레이저의 생산 및 사용에있어 빔 품질의 감지 및 특성화는 불가피합니다. M2와 BPP는 레이저 빔의 품질을 표현하는 가장 일반적으로 사용되는 두 가지 물리량입니다. M2와 BPP는 동일한 물리적 개념을 기반으로 파생되므로 서로 변환 할 수 있습니다.
빔 품질이 중요한 이유는 레이저의 품질과 레이저 정밀 가공이 가능한지 판단하는 것이 핵심 물리량이기 때문입니다. 많은 종류의 단일 모드 출력 레이저에서 고품질 레이저는 일반적으로 1.05 또는 1.1과 같은 매우 작은 M2에 해당하는 높은 빔 품질을 갖습니다. 그리고 레이저는 서비스 수명 내내 우수한 빔 품질을 유지할 수 있으며 M2 값은 거의 변하지 않습니다. 레이저 정밀 가공의 경우 빔 품질이 높은 레이저 빔이 성형에 더 도움이되므로 기판을 손상시키지 않고 열 영향없이 평면 레이저 가공을 수행합니다. 실제 사용에서 레이저 사양을 마킹 할 때 M2는 주로 고체 레이저 및 가스 레이저에 사용되는 반면 BPP는 대부분 파이버 레이저에 사용됩니다.
빔의 품질을 보정하는 방법은 무엇입니까? 레이저를 설명하는 빔 품질은 일반적으로 BPP와 M²의 두 가지 매개 변수로 표현됩니다. M²는 종종 M2로 작성되며 M 제곱 또는 M2로 읽을 수 있습니다. 다음 그림은 가우시안 빔의 세로 분포입니다. 여기서 빔 허리 반경 W 및 원거리 필드 발산 각도 반각 θ입니다.
BPP (Beam Parameter Product)는 빔 허리 반경 × 원거리 필드 발산 각도로 정의됩니다.
BPP=W × θ
가우시안 빔의 반장 발산 각도 :
θ0=λ/ΠW0
M² : 기본 모드 가우스 빔의 빔 매개 변수 곱에 대한 빔 매개 변수 곱의 비율 :
M2=（W × θ） / （W0 × θ0）=BPP / （λ / Π）
BPP가 파장과 관련이없고 M² 인자도 레이저 파장과 관련이있는 위의 공식에서 찾기가 어렵지 않습니다. 주로 레이저 캐비티 설계 및 조립 정확도와 관련이 있습니다.
M² 계수의 값은 1에 무한히 가까워 실제 데이터와 이상적인 데이터의 비율을 나타냅니다. 실제 데이터가 이상적인 데이터에 가까울수록 빔 품질이 더 좋습니다. 즉, M² 계수가 1에 가까울수록 빔 품질이 더 좋아지며, 발산 각도가 작을수록 해당됩니다.
빔 품질 분석은 주로 측정을위한 빔 분석기에 의존합니다. 빔 품질 분석기는 정확한 측정을 수행 할 수 있지만 스팟 분석기를 사용하려면 다양한 위치에서 레이저 단면 데이터를 수집 한 다음 기기&# 39의 내장 프로그램을 통해 M² 데이터를 합성하는 복잡한 작업이 필요합니다. 샘플링 과정에서 작동 오류 또는 측정 오류가 발생하면 M² 값을 측정 및 분석 할 수 없습니다. 고출력 측정의 경우 과도한 출력으로 인한 기기의 감지 표면 손상을 방지하기 위해 레이저 출력을 측정 가능한 범위 내로 유지하기 위해 복잡한 감쇠 시스템이 필요합니다.
위의 그림에 따르면 섬유 코어와 개구 수를 추정 할 수 있습니다. 파이버 레이저의 경우 빔 웨이스트 반경 ω0=섬유 코어 직경 / 2=R, θ=sinα=α=NA (섬유 개구 수)
다음과 같이 결론을 내릴 수 있습니다.
BPP가 작을수록 레이저 빔 품질이 좋아집니다.
1.08um 파이버 레이저의 경우 단일 기본 모드 M2=1, BPP=λ / Π=0.344 mm mrad
10.2um CO2 레이저의 경우, 단일 기본 모드 M2=1, BPP=3.38 mm mrad
초점을 맞춘 후 두 개의 단일 기본 모드 (또는 다중 모드 M2가 동일) 레이저를 사용한다고 가정하면 발산 각도가 같고 CO2 레이저의 초점 직경은 파이버 레이저의 10 배입니다.
M²가 1에 가까울수록 레이저 빔 품질이 좋아집니다.
레이저 빔이 가우시안 또는 가우시안에 가까운 분포에있을 때 M² 계수가 1에 가까울수록 실제 레이저가 이상적인 가우시안 레이저에 가까울수록 빔 품질이 더 좋아집니다.