Котов А.В.
Родимков Ю.А.
Мееров И.Б.
Волокитин В.Д.
Перевалов С.Е.
Бурдонов К.Ф.
Земсков Р.С.
Соловьев А.А.
 Статья на сайте eLibrary

Предлагается алгоритм определения формы волнового фронта пучка по распределению интенсивности в фокусе и вне фокуса, основанный на свёрточной нейронной сети. Обучение нейронной сети проводилось на численно сгенерированных данных. В численном эксперименте обученная модель позволила восстанавливать форму волнового фронта с относительной ошибкой менее 20 % в диапазоне среднеквадратичного отклонения искажений волнового фронта (0,05-0,25)λ, где λ - длина волны излучения. В эксперименте, проведённом на лазерной установке PEARL для пучка с апертурой 18 см, равной четверти фокусного расстояния, относительная ошибка составила порядка 40 % при среднеквадратичном отклонении искажений волнового фронта 0,4λ.

На английском языке
Retrieval of the wave front of a laser beam based on the analysis of the in-focus and out-of-focus intensity distribution using convolutional neural network
Kotov A.V., Rodimkov Yu.A., Meerov I.B., Volokitin V.D., Perevalov S.E., Burdonov K.F., Zemskov R.S. and Soloviev A.A.

We propose an algorithm for determining the shape of the wave front of the beam using the in-focus and out-of-focus intensity distributions based on a convolutional neural network. The neural-network training is performed using the numerically-generated data. In the numerical experiment, the trained model allows one to reconstruct the wave-front shape with a relative error of less than 20% in the range of the standard deviation of the wave-front distortions (0.05-0.25)λ, where λ is the radiation wave length. In an experiment conducted on a PEARL laser installation for a beam with an aperture of 18 cm, which is equal to a quarter of the focal length, the relative error was about 40 % with a standard deviation of the wave-front distortion of 0.4λ.

DOI: https://doi.org/10.52452/00213462_2024_67_11_1013