【摘 要】
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近年来,飞秒激光在非接触、高精密、微尺度的微纳米加工领域得到了越来越广泛的应用。在对微结构进行加工时,由于不方便直接测量出所加工结构的深度信息,通常采用先离线测量
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近年来,飞秒激光在非接触、高精密、微尺度的微纳米加工领域得到了越来越广泛的应用。在对微结构进行加工时,由于不方便直接测量出所加工结构的深度信息,通常采用先离线测量然后调整相关参数的加工方法。但是,该方法会引入重复定位误差,使加工过程中得到的深度信息不准确。所以,充分利用飞秒激光烧蚀单晶硅材料衍生的光斑图像所蕴含的信息,对后续实现对微尺度结构的深度进行闭环控制具有非常重要的意义。飞秒激光烧蚀加工硅晶体表面时衍生的等离子体发光现象是以激光点的形式表现出来的,经相机采集后得到原始激光烧蚀光斑的序列图像。由于在烧蚀加工的过程中,激光光斑的发光非常地微弱,并且在硅晶体的表面会发生熔化和汽化的现象,导致采集到的光斑图像的核心烧蚀区域退化严重。针对飞秒激光等离子体光斑边缘与背景区域、光斑核心与光晕部分对比度不明显和信噪比低的特点,深入地研究了提高原始光斑图像分辨率的方法。首先,以采集到的等离子体光斑图像作为原始图像,采用主成分分析和双边滤波相结合的方法对其进行增强处理;其次,对增强后的图像进行灰度级分层操作,依据分层处理得到的能量分布信息把光斑图像分为光斑核心区、光晕部分及烧蚀过渡区域;然后,把这三个主要区域分别完整地分割出来;再次,对处理后的光斑图像进行基于卷积神经网络的超分辨率重建,从低分辨率图像中得到高分辨率图像。对传统的卷积神经网络结构进行改进和优化,提出了一种深度卷积神经网络结构,最终实现了对光斑图像的高质量和快速重建。实验结果表明,使用改进模型重建后的光斑图像比原始图像更容易识别,边缘和轮廓更加清晰,而且,改进算法得到的峰值信噪比的值比传统算法平均提高了1.868d B,重建过程所用的时间仅为传统方法的30%。图36幅;表2个;参52篇。
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