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对于多台固体激光器抽运的脉冲染料激光主振荡-功率放大(MOPA)链,在放大器中,抽运激光与染料种子激光不仅在空间上要求匹配,而且激光脉冲在时间上也要求匹配。为此,提出了进行激光脉冲时序的控制方法。该方法采用光纤、光开关和随机重复采样等技术实现快速激光脉冲的计算机数据采集。根据实验,抽运和染料激光脉冲的时间匹配最好时,它们的峰值几乎是重合的,由此提出以脉冲峰值处作为延迟时间的测量点来排除脉宽变化的影响,以及采用二次多项式曲线拟合的数据处理技术来排除峰值处延迟时间的测量干扰,实现抽运激光脉冲时序纳秒级的测量和闭环控制。控制系统的手动单步控制误差和延迟时间测量误差小于±0.2 ns,闭环控制精度可达±1 ns。 相似文献
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基于YOLOv5网络模型的人员口罩佩戴实时检测 总被引:2,自引:0,他引:2
近年来,随着硬件算力的提升和人工智能算法的创新发展,使得深度学习算法在目标检测方面有着广泛的应用。针对现有人工方式查看人员口罩佩戴情况的不足,提出了一种基于深度学习YOLOv5算法实现对口罩佩戴情况的实时检测。算法首先将数据集进行归一化处理,再将数据接入YOLOv5网络进行迭代训练,并将最优权重数据保存用作测试集测试,算法通过tensorboard可视化显示训练和测试结果。实验结果表明,所提算法检测的准确性高,实时性强,满足实际使用需求。 相似文献
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