लेज़र बीम प्रोफ़ाइल – यह क्या है?
लेज़र बीम प्रोफाइलिंग लेज़र बीम के गुणों को मापने और विश्लेषण करने के लिए एक आवश्यक उपकरण है। इस लेख में हम लेज़र बीम प्रोफाइलिंग की अवधारणा को समझेंगे और लेज़र बीम की विशेषताओं को समझने के महत्व को स्पष्ट करेंगे। हम लेज़र बीम को मापने और विश्लेषण करने के लिए उपयोग की जाने वाली विभिन्न विधियों पर चर्चा करेंगे, जिनमें कैमरे, सेंसर और सॉफ़्टवेयर का उपयोग शामिल है, तथा प्रत्येक पद्धति के लाभ और सीमाओं को समझाएँगे। इसके अतिरिक्त, हम लेज़र बीम प्रोफाइलिंग के विभिन्न अनुप्रयोगों पर भी नज़र डालेंगे — लेज़र सिस्टम डिज़ाइन और निर्माण से लेकर वैज्ञानिक अनुसंधान और चिकित्सा अनुप्रयोगों तक। चाहे आप लेज़र की दुनिया में नए हों या एक अनुभवी पेशेवर, लेज़र बीम प्रोफाइलिंग को समझना सर्वोत्तम लेज़र प्रदर्शन प्राप्त करने और लेज़र तकनीक की पूर्ण क्षमता को खोलने के लिए अनिवार्य है।
लेज़र बीम प्रोफ़ाइल क्या है?
लेज़र बीम प्रोफ़ाइल किसी निश्चित स्थान पर लेज़र बीम की तीव्रता वितरण का मापन है। इस प्रोफ़ाइल को लेज़र बीम प्रोफाइलर नामक उपकरण से मापा जा सकता है, जो बीम से आने वाले प्रकाश का पता लगाता है और स्थान में तीव्रता वितरण का एक प्रकार का मानचित्र बनाता है। लेज़र बीम की प्रोफ़ाइल विभिन्न आकारों की हो सकती है, जैसे Gaussian, Top-Hat, Lorentz या Bessel-जैसी आकृति, जो लेज़र की विशेषताओं और बीम को आकार देने के लिए उपयोग की गई ऑप्टिक्स पर निर्भर करती है।
ऊपर दिया गया चित्र दाएँ भाग में दिखाए गए कलर मैप का उपयोग करते हुए एक आदर्श 2D Gaussian बीम प्रोफ़ाइल को दर्शाता है।
बीम प्रोफ़ाइल दूरी के साथ या बीम के प्रसार पथ के साथ भी बदल सकती है; इसका सबसे सामान्य उदाहरण बीम डाइवर्जेंस है। बीम प्रोफ़ाइल कई लेज़र अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह लक्ष्य तक पहुँचने वाली ऊर्जा की मात्रा, लेज़र के फ़ोकस स्पॉट का आकार और आकृति, तथा किसी दिए गए स्थान पर प्रकाश की तीव्रता और समानता को निर्धारित करती है।
बीम प्रोफ़ाइल मापने के लिए CMOS और CCD कैमरों का उपयोग
CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor) और CCD (charge-coupled device) दोनों प्रकार के कैमरों का उपयोग लेज़र बीम प्रोफ़ाइल मापने के लिए किया जा सकता है। ये कैमरे लेज़र बीम से आने वाले प्रकाश का पता लगाकर तीव्रता वितरण की एक छवि बनाते हैं, जिसका विश्लेषण करके बीम प्रोफ़ाइल निर्धारित की जाती है।
CMOS और CCD दोनों कैमरे प्रकाश को विद्युत आवेश में परिवर्तित करके कार्य करते हैं। CMOS कैमरे में सेंसर के प्रत्येक पिक्सेल में अपना स्वयं का फोटोडिटेक्टर और एम्पलीफायर होता है, जो प्रकाश को विद्युत संकेत में बदलता है। इसके बाद सभी पिक्सेल से प्राप्त संकेतों को पढ़कर संसाधित किया जाता है ताकि एक छवि बनाई जा सके। CMOS कैमरों के कई लाभ हैं, जैसे कम ऊर्जा खपत, उच्च रीडआउट गति और उसी चिप पर इमेज प्रोसेसिंग जैसे अन्य कार्यों को एकीकृत करने की क्षमता।
दूसरी ओर, CCD कैमरा आने वाले फोटॉनों द्वारा उत्पन्न आवेशों को एक सेमीकंडक्टर पर एकत्र करता है और फिर उन्हें एक रजिस्टर से दूसरे में स्थानांतरित करके पढ़ता है। CCD कैमरे पारंपरिक रूप से उच्च छवि गुणवत्ता और कम शोर के लिए जाने जाते हैं, हालांकि आधुनिक CMOS कैमरों ने इस अंतर को काफी हद तक कम कर दिया है।
दोनों प्रकार के कैमरों का उपयोग लेज़र बीम प्रोफ़ाइल मापने के लिए किया जा सकता है, लेकिन उनकी विशेषताएँ अलग-अलग होती हैं, जो उन्हें किसी विशेष अनुप्रयोग के लिए अधिक उपयुक्त बनाती हैं। उदाहरण के लिए, CCD कैमरे अपनी उत्कृष्ट संवेदनशीलता और कम शोर के लिए जाने जाते हैं, जो उन्हें कम-प्रकाश अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। वहीं CMOS कैमरे अपनी उच्च रीडआउट गति और कम ऊर्जा खपत के लिए जाने जाते हैं, जो उन्हें उच्च-गति अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है। यह भी माना जाता है कि वे अधिक लेज़र पावर से होने वाले नुकसान के प्रति अधिक प्रतिरोधी होते हैं।
किसी भी स्थिति में, कैमरे से प्राप्त छवि को ऐसे सॉफ़्टवेयर द्वारा कैप्चर किया जाना आवश्यक है जो लेज़र स्पॉट की छवि को प्रोसेस कर सके और बीम प्रोफ़ाइल निर्धारित कर सके। सबसे सामान्यतः उपयोग की जाने वाली विधि छवि की तीव्रता पर Gaussian फ़िट होती है।
नीचे दिए गए चित्र में CMOS ऐरे की सतह की एक छवि का उदाहरण दिखाया गया है। यह छवि SEM (Scanning Electron Microscope) का उपयोग करके पिक्सेल की ज्यामिति की जाँच के लिए प्राप्त की गई थी। चित्र में दिखाया गया प्रत्येक छोटा वर्ग एक वास्तविक प्रकाश-संवेदनशील डिटेक्टर, यानी एक पिक्सेल है।
3D तीव्रता वितरण एक लेज़र बीम प्रोफ़ाइल है
लेज़र बीम प्रोफ़ाइल से आशय दो-आयामी (2D) या तीन-आयामी (3D) तीव्रता वितरण दोनों से हो सकता है।
2D तीव्रता वितरण, जिसे ट्रांसवर्स इंटेंसिटी डिस्ट्रीब्यूशन भी कहा जाता है, किसी विशेष स्थान पर लेज़र बीम की तीव्रता का मापन है, जैसे फ़ोकल पॉइंट या लक्ष्य पर। यह दर्शाता है कि बीम के क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र में तीव्रता कैसे बदलती है।
दूसरी ओर, 3D तीव्रता वितरण स्थान में कई बिंदुओं पर लेज़र बीम की तीव्रता को मापता है और बीम की विशेषताओं की अधिक संपूर्ण तस्वीर प्रदान करता है। यह न केवल क्रॉस-सेक्शनल क्षेत्र में बल्कि बीम के अक्ष के साथ भी तीव्रता के परिवर्तन का वर्णन करता है, जिसमें बीम डाइवर्जेंस या फ़ोकस पॉइंट को ध्यान में रखा जाता है।
3D तीव्रता वितरण मापने के लिए विभिन्न विधियों का संयोजन उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सेंसर या बीम को नियंत्रित रूप से स्थानांतरित करके विभिन्न स्थानों पर तीव्रता मापना, या Shack-Hartmann सेंसर या स्कैनिंग स्लिट सिस्टम जैसे विशेष इमेजिंग सिस्टम का उपयोग करना। ये विधियाँ लेज़र बीम का अधिक विस्तृत और सटीक चरित्रण प्रदान करती हैं, जो लेज़र मटेरियल प्रोसेसिंग जैसे अनुप्रयोगों में उपयोगी होती हैं, जहाँ 3D तीव्रता वितरण प्रसंस्कृत सामग्री की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है।
इन छवियों को संयोजित करके लेज़र बीम की “कॉस्टिक्स” खींची जा सकती हैं, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र में योजनाबद्ध रूप से दिखाया गया है।
इस प्रकार की वक्र (कॉस्टिक्स) उदाहरण के लिए बीम गुणवत्ता कारकों में से एक, M², का अनुमान लगाने में सहायक होती है।
लेज़र बीम प्रोफ़ाइल में उदाहरणात्मक आर्टिफ़ैक्ट्स
लेज़र बीम प्रोफ़ाइल में विभिन्न प्रकार के आर्टिफ़ैक्ट्स दिखाई दे सकते हैं, जो लेज़र और उपयोग की गई मापन प्रणाली की विशिष्ट विशेषताओं पर निर्भर करते हैं। कुछ सामान्य आर्टिफ़ैक्ट्स के उदाहरण निम्नलिखित हैं:
NOISE:
यह लेज़र बीम की तीव्रता में किसी भी प्रकार के अवांछित उतार-चढ़ाव को दर्शाता है, जैसे कि पावर सप्लाई में परिवर्तन या तापमान में बदलाव के कारण। शोर के कारण बीम प्रोफ़ाइल को सटीक रूप से मापना कठिन हो सकता है और यह तीव्रता वितरण में यादृच्छिक भिन्नताओं के रूप में दिखाई देता है।
CLIPPING:
यह उच्च तीव्रता वाले क्षेत्रों के कट जाने की घटना को दर्शाता है। यह तब होता है जब बीम प्रोफ़ाइल मापने के लिए उपयोग किया गया सेंसर सैचुरेट हो जाता है, अर्थात वह बीम के सबसे अधिक तीव्र क्षेत्रों का पता नहीं लगा पाता। क्लिपिंग के कारण बीम की वास्तविक पीक तीव्रता का कम अनुमान लगाया जा सकता है।
SCATTERING:
यह बीम पथ में किसी सतह या सामग्री द्वारा विवर्तन या परावर्तन के कारण बीम के फैलने को दर्शाता है। स्कैटरिंग से बीम विकृत हो सकता है, जिससे बीम प्रोफ़ाइल में परिवर्तन आता है।
SPATIAL FREQUENCY DEPENDENT LOSS:
यह तब हो सकता है जब ऑप्टिकल घटक लेज़र तरंगदैर्ध्य के लिए पूरी तरह अनुकूलित न हों, जिससे तीव्रता वितरण असमान हो जाता है।
MISMATCH OF THE REFERENCE BEAM:
यह उदाहरण के लिए Shack-Hartmann सेंसर में हो सकता है। यह सेंसर लेज़र बीम को सैंपल करने और उसे एक संदर्भ बीम से तुलना करने के लिए लेंसलेट ऐरे का उपयोग करता है। यदि संदर्भ बीम मापे जा रहे लेज़र बीम की विशेषताओं से मेल नहीं खाता, तो मापी गई बीम प्रोफ़ाइल में त्रुटियाँ हो सकती हैं।
DUST:
लेज़र सिस्टम में धूल एक बहुत ही सामान्य समस्या है। यह ऑप्टिकल एलिमेंट्स पर जम सकती है। ये छोटे कण लेज़र बीम की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकते हैं, क्योंकि इन पर विवर्तन हो सकता है। इसके अलावा, यदि बीम की तीव्रता बढ़ती है, तो धूल अत्यधिक विकिरण को अवशोषित कर सकती है और गर्मी को दर्पण तक पहुँचा सकती है, जिससे अंततः वह टूट सकता है।
यह उल्लेखनीय है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा समर्थित Huaris Laser Cloud बहुत शुरुआती चरण में ही बीम में धूल का स्वतः पता लगा लेता है, जब ऑप्टिकल घटकों के क्षतिग्रस्त होने का जोखिम कम होता है। यह लेज़र उपयोगकर्ता को चेतावनी देगा और ऑप्टिकल एलिमेंट्स को साफ़ करने की सलाह देगा, इससे पहले कि वे अपूरणीय रूप से क्षतिग्रस्त हो जाएँ।
DIFFRACTION:
लेज़र बीम के साथ विभिन्न प्रकार के विवर्तन देखे जा सकते हैं, जैसे रैखिक या वृत्ताकार, जो उस संरचना पर निर्भर करता है जिससे बीम अपने प्रसार पथ में टकराता है। बीम गोल किनारों, जैसे दर्पण के किनारे, से भी टकरा सकता है। तब परिणामी विवर्तन पैटर्न गोलाकार आकृति का होगा।
धूल पहचान की तरह ही, हमारी AI विभिन्न प्रकार के विवर्तन पैटर्न को भी बहुत शुरुआती चरण में पहचान सकती है, अक्सर उससे पहले कि मानव आँख उन्हें पहचान पाए। यह स्पष्ट संकेत देगा कि लेज़र में कुछ गड़बड़ है। इस स्थिति में भी Huaris Cloud रखरखाव संबंधी कार्रवाइयों की सलाह देगा, जैसे बीम अलाइनमेंट की जाँच।
विवर्तित बीम का एक उदाहरण नीचे दिए गए चित्र में दिखाया गया है। इस मामले में यह Gaussian बीम पर रैखिक विवर्तन है, जिसे Huaris प्रोफाइलिंग सॉफ़्टवेयर की लोकल एप्लिकेशन में प्रस्तुत किया गया है।
यह ध्यान देने योग्य है कि ये आर्टिफ़ैक्ट्स सभी मापों में दिखाई नहीं देते, और एक अच्छी तरह से डिज़ाइन तथा कैलिब्रेटेड सिस्टम इन्हें काफी हद तक कम कर सकता है।
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