2022年第69回応用物理学会春季学術講演会

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シンポジウム(口頭講演)

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[23p-E304-1~6] レーザープロセシング技術×AIの最新研究動向

2022年3月23日(水) 13:30 〜 16:45 E304 (E304)

中村 大輔(九大)

14:00 〜 14:30

[23p-E304-2] 機械学習による収差補正を用いた高精度フェムト秒レーザー加工

〇長谷川 智士1、早崎 芳夫1 (1.宇都宮大)

キーワード:機械学習、補償光学、フェムト秒レーザー加工

収差補正のための補償光学は,光波面の検出による収差計測とSLMによる波面のフィードバック制御から構成される.その補償光学において,波面検出は重要である.近年の機械学習アルゴリズムの進展や,GPUを用いた高速計算の実現を背景として,機械学習を用いた波面検出が報告された.機械学習を用いた方法は,従来型のイメージセンサーを用いた単純な光学系で実装される.また,複数回の撮影や繰り返し計算が不要なため,シングルショット計測が可能である.本研究では,機械学習による収差補正をフェムト秒レーザー加工に応用した.製造現場に設置されるレーザー加工機は,一般に,外部振動による光学配置のズレや,空気ゆらぎによる外乱を含むため,必ずしも静粛とは言えない.その様な環境下で生じる収差は,集光ビームの品質を著しく劣化させる.よって,収差補正は,レーザー加工の高精度化において重要である.