引言：
激光光束质量检测技术水平的不断提高，不仅能推进行业发展，也利于提高质量安全管理水平。在运用神经网络技术深入的开展激光光束质量检测过程，要根据具体检测内容，针对性的提出有效的检测方案，加强质量管理，构建更加完善的激光光束质量检测模式，有效提高检测效率。
1 激光光束质量检测
与激光功率等相关的学科为激光辐射度学。在测量激光功率期间使用的方法与测量光辐射不同，一般测量的对象不是光辐射场，而是均匀度不高的光辐射束。激光光束直径参数通常在1～20mm，技术人员通常运用激光辐射和物质的作用关系测量激光功率参数，其中使用相对频繁的方法为辐射的热、电效应。光热型的设备材料特殊，通过黑层等吸收激光，此后利用热释电晶体等元件提高激光的温度，在宽波段方面可发挥作用。光电型测量设备主要利用光伏和光导等元件实施探测，其测量的效率较高，可将激光功率的瞬间数值进行动态记录。测量激光空间的特性数据需要使用全息技术等手段。在测量脉冲等激光时，需避免激光对测量设备接收表面造成破坏。测量弱激光时也需加强探测设备对外部干扰的屏蔽。计量激光功率依据的标准为精度较高的功率计量参数，可通过使用电功率准确测量激光功率。不同等级的测量设备需依据相应的标准进行检测。
2 BP神经网络基本原理
神经网络中，BP神经网络最具代表性，因此，通过分析BP神经网络基本原理，旨在进一步加强其在激光光束质量检测中应用效率。BP神经网络的性质为多层前馈网络，使用的算法为误差逆传播，构成内容分为输入、输出层及隐含层等。其中隐含层可为一层，也可为多层，拓扑结构如图1。技术人员可按照下图掌握神经网络的结构特点。
图1 BP网络拓扑结构
BP网络学习主要分为正向和反向传播两种方式。其中正向传播的信息输入从输入层开始传向输出层，不同层级的神经元会相互影响。如果输出层不接受输入的信号，则会自主输出，按照原本的神经元连接反向传播，在返回期间也会逐步修改神经元的数值，通过持续更迭保证信号误差在可控范围，以此提高信号的精准性。
BP网络隐含层的层数和节点与神经网络的复杂性直接相关。通过理论可知，如果不限制隐含层的层数，仅会有一个隐含层BP网络能够实现任意映射。因此本研究的对象为单隐含层网络。
3 神经网络在激光光束质量检测中的重要性
近20年来，神经网络在激光光束质量检测方面的专利近4万件（图2），并且呈逐年上升趋势，并且，随着神经网络不断的发展，现在已经实现了将神经网络应用到各行各业当中并取得了一定的成果。因此，探究神经网络在激光光束质量检测方面的应用十分重要。
图2神经网络在激光光束质量检测方面专利趋势图
4 实验系统搭建
4.1 硬件平台
构建的实验平台包括直滤除系统、近场光斑测量系统、远场光斑测量系统等。具体如下图3。在设计系统模块结构期间，需使用与之匹配的数据分析软件，才能实现对功率和光束的同步测试。技术人员可根据需求选择适合的设备类型，充分发挥设备的功能完成系统搭建，充分发挥出平台的应用价值，获得相对理想的效果。
图3 大功率光纤激光器输出性能参数同步测试系统布局
在实验期间使用的设备为大功率的光纤激光设备。该设备主要包括振荡器等，以光纤端帽方式输出，具体如图4。
图4 实验平台输入－大功率光纤激光器实物图
4.2 软件开发
在以上实验中使用的激光器输出参数测试软件主要应用Lab VIEW软件自主研发，与C环境类似，但和其他计算机语言存在明显差异。主要原因在于其使用的G语言程序，该程序为框图形式，因此可不考虑掌握语言规则。因此LabVIEW软件具有较为明显的应用便捷性，同时也可压缩开发的时间成本。此外，Lab VIEW还具有不同的模块，能够全面迎合不同产品的具体需求，如机器人模块、系统辨识工具包等。开发人员无需自主编写代码，仅需借助平台自有的子VI便可发挥系统功能。在系统中使用的图像处理等应用主要为Lab VIEW开发环境开发模块。
测试软件需要在具体的测量环境中完成计算，因此计算周期较长。经过持续优化算法，最终数据的测算速度可由0.5Hz提高到10Hz，终端数据的刷新频率可在2～3Hz范围。本实验应用的相机设备为8位CCD传感器，像素灰度值在0～255范围。如果激光器的输出功率值存在较大的波动，难以迎合相机的动态波动要求，就会在部分功率范围形成测量结果的误差。对此，软件可实现“CCD同时采集”等技术手段，使用图像拼接的方法拓展测量范围，最终可实时计算光束质量因子β值，随时记录光束远场图像等，并具有数据时候查询等多种功能。技术人员可基于系统的软件开发全面满足网络研究的要求，获得较为精准的测量结果。
5结语
总之，全面的将神经网络技术运用到激光光束质量检测中是必要的，此阶段要科学的进行技术分析，加强软件开发，全面搭建更加高效的激光光束质量检测系统，为开展激光光束质量检测工作提供有效技术保证。希望通过以上分析，能进一步提高实践研究水平。
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