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应用领域中远红外激光测量：适用于 CO₂ 激光器（10.6 µm）、量子级联激光器（QCL）等。现场服务与维护：用于 MIR/FIR 激光及基于激光的系统的现场维护。光学组件与仪器校准：确保光学系统的精确对准和校准。光束漂移与记录：监测光束的动态变化，记录漂移数据。软件功能**全功能软件：支持 ISO 11146 标准，提供 M²、D4σ、Knife-Edge 等参数测量。实时数据处理：支持实时非均匀性校正（NUC）与背景扣除。多相机支持：支持多台相机并行采集，提高测量效率。数据记录与统计：支持最小值、最大值、平均值、标准差等统计功能。将光束质量分析仪集成到其他设备中，提供实时光束监测功能。安徽自动光束质量分析仪官方网站

多种波长支持BladeCam2-XHR-UV 支持 190 nm 至 1150 nm 的波长范围，适用于多种激光器，包括紫外和近红外波段的激光器。5. 软件功能强大数据记录与统计：支持最小值、最大值、平均值和标准偏差等统计功能，帮助用户***了解光束质量的变化趋势。通过/失败显示：提供屏幕上可选择的通过/失败颜色，适用于 QA 和生产环境。6. 光束漂移记录BladeCam2-XHR-UV 能够记录光束的长期漂移数据，帮助用户分析光束的稳定性和一致性，这对于激光切割中的长期运行监测尤为重要。7. M² 测量BladeCam2-XHR-UV 搭配导轨后可以测量光束质量因子 M²，评估光束的传播特性，这对于激光器的研发和质量控制非常关键。深圳光束质量分析仪品牌光束质心位置：确定光束的中心位置，有助于光路的优化。

光束质量分析仪是一种用于精确测量和评估激光光束质量相关参数的仪器设备。它通过光学探头收集激光光束的信息，将光信号转换为电信号，由探测器进行探测，数据采集系统采集相关数据，再由分析软件依据特定的算法和标准对数据进行处理和分析，从而得出光束质量的各项参数。主要特点高精度测量：能够精确测量激光光束的多种特性参数，如束腰宽度、远场发散角、光束质量因子（M²）等。实时监测：可实时监测光束形状以及位置等变化，适用于连续和脉冲激光器。多种波长覆盖：波长响应范围广，如 DataRay 的 WinCamD-IR-BB 型号覆盖 2 – 16 µm，适用于中红外（MIR）和远红外（FIR）激光。高分辨率与高动态范围：如 DataRay 的 WinCamD-LCM 采用 4.2 MPixel CMOS 传感器，动态范围达 2500:1。软件功能强大：提供**全功能软件，支持 ISO 11146 标准，可测量 M²、D4σ、Knife-Edge 等参数。

DataRay中红外（MIR/FIR）光束分析仪一览（**型号：WinCamD-IR-BB）关键参数•传感器：VOx微测热辐射计，无斩波器/无TEC•波长：2–16µm（覆盖CO₂、QCL、OPO等所有主流MIR/FIR激光）•像素：640×480，17µm间距，有效区10.8×8.2mm•动态：14-bitADC，信噪比≥1000:1•帧率：30fps（USB3.0供电，7.5fps用于合规导出）•响应时间：14ms（可测脉冲PRR≥1kHz）•**小可测光束：≈170µm（10像素）•饱和功率密度：≈75mW/cm²（配ND-IR滤光片后更高）软件功能•DataRay-LaserLink全功能**软件•ISO11146标准：D4σ、Knife-Edge、M²、发散角、焦点定位、光束漂移统计•HyperCal™实时非均匀性校正（NUC）与背景扣除•支持多相机并行、QAPass/Fail判定、日志输出用于激光器的研发、测试和优化，确保激光输出的稳定性和质量。

光束分析仪测量 M² 的方法光束质量因子 M² 是评估激光光束质量的重要参数，表示实际激光光束与理想高斯光束的接近程度。以下是光束分析仪测量 M² 的主要方法和步骤：1. 标准多次成像法根据国际标准化组织（ISO 11146）标准，多次成像法是测量 M² 的常用方法。具体步骤如下：光束采样：在光束传播路径上，使用光束分析仪在多个不同位置（通常至少10个）采集光束的横截面图像。这些位置应包括光束腰两侧的一个瑞利长度内（|z|<zR）和两个瑞利长度之外（|z|>2zR）。数据拟合：通过分析采集到的光束宽度数据，利用双曲线拟合方法计算 M² 值。2. 单次成像法单次成像法通过一次成像获取光束传播的关键参数，并基于光场传输理论推导出 M² 值。这种方法的**在于：近场光斑测量：使用光束分析仪采集单幅激光近场光斑。模式分解与光场重构：通过模式分解技术得到激光的各本征模式占比及相对相位，进而重构光场分布并计算得到 M² 值。在自动化生产线中，用于激光设备的实时监控和优化。山东中红外光束质量分析仪费用

在激光设备的生产过程中进行质量控制，以及设备的现场维修和维护。安徽自动光束质量分析仪官方网站

基于神经网络的快速测量方案近年来，基于神经网络的深度学习技术被应用于 M² 因子的快速测量。这种方法的基本原理是：数据采集：相机获取激光光源输出的单幅近场光斑图像。神经网络分析：将采集到的光斑图像输入训练后的神经网络，快速得到 M² 因子。4. 注意事项光束轮廓与测量方法：对于非高斯光束，方差方法更为一致。如果存在***的背景水平或背景噪声，方差读数会偏大。能量积分范围：根据 ISO 11145 标准，第二矩计算应覆盖光束轮廓中 99% 的总能量。光束腰轮廓形状对拟合的影响：如果光束腰在传播方向（z 方向）的轮廓过于平坦或呈“V”形，拟合效果会较差。通过上述方法，光束分析仪能够精确测量 M²，为激光器的研发和应用提供重要的数据支持。安徽自动光束质量分析仪官方网站