福建Ophir光束质量分析仪检测设备

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。WinCamD-IR-BB 广泛应用于多个领域，包括 MIR/FIR 激光轮廓分析、现场服务与维护。福建Ophir光束质量分析仪检测设备

DataRay 光斑分析仪的应用与特点DataRay 提供多种光斑分析仪，适用于不同波长和应用场景，能够***测量激光光束的光斑大小、形状和能量分布等参数。以下是其主要应用和特点：1. 应用领域激光器研发：用于评估激光器性能，优化光束质量。激光加工：如焊接、切割，通过实时监测光束质量，优化加工参数。医疗领域：在眼科手术等医疗激光应用中，确保手术的精确性和安全性。光通信：评估光纤通信系统中的激光光源质量。消费电子：如光学鼠标、AR/VR 设备测试。光谱学：用于光谱分析中的光束对准和校准。2. 测量技术DataRay 的光斑分析仪采用多种技术来测量光束参数：标准多次成像法：根据 ISO 11146 标准，通过在不同位置采集光束横截面图像，计算 M² 值。单次成像法：通过单幅近场光斑图像，利用模式分解技术重构光场分布并计算 M²。基于神经网络的快速测量：使用训练后的神经网络，从单幅光斑图像快速得到 M² 因子。3. 产品型号四川Cinogy光束质量分析仪测量系统WinCamD-IR-BB 以其紧凑的设计和便携性，成为现场服务与维护的理想选择。

WinCamD-IR-BB特点：适用于 2 µm 至 16 µm 波长范围的中远红外光束分析。640×480 分辨率，17 µm 像素尺寸，有效成像面积 10.9 mm×8.2 mm。高信噪比，超过 1000:1，确保测量的精确性和可靠性。应用：适用于 CO₂ 激光器（10.6 µm）、量子级联激光器（QCL）等中远红外激光。用于激光器研发、现场服务与维护、光学组件校准等。TaperCamD-LCM特点：大靶面尺寸 25 mm×25 mm，适用于大尺寸光束测量。4.2 MPixel，2048×2048 像素，12.5 µm 像素尺寸。高信噪比 2500:1，动态范围 44 dB。应用：适用于大功率连续波或脉冲激光的光束质量分析。用于激光加工、激光器制造和光学系统对准。

Dataray光束质量分析仪典型应用•激光制造：光纤通信1550nm、激光切割/焊接/打标光束品质检测。•医疗：眼科飞秒激光、外科激光手术焦点监控。•科研：太赫兹源、超连续谱、量子通信单模光束表征。•消费电子：VCSEL/LiDAR、AR/VR结构光模组测试。优势总结•波长跨度大：190nm–16µm全覆盖。•尺寸范围广：0.5µm–200mm均可测。•高分辨率：**小3.2µm像素，信噪比2500:1。•灵活配置：USB3.0供电、可现场更换传感器、MagND磁吸衰减片。•30天无风险试用，3年质保，全球分销网络支持。利用聚焦透镜将每个衍射模式聚焦到BladeCam-XHR上，可以测量线性阵列中多个光束的轮廓。

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、日志输出在通信波段的激光系统中，光束漂移可能导致信号传输不稳定，影响通信质量。浙江光学镜片光束质量分析仪有限公司

WinCamD-IR-BB能够测量中红外和远红外波段激光的光束轮廓。福建Ophir光束质量分析仪检测设备

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。福建Ophir光束质量分析仪检测设备