Precīzijas fotonikā visas sistēmas veiktspēja ir atkarīga no katra optiskā komponenta kvalitātes. Nelieli virsmas defekti, piesārņojums un pārklājuma nevienmērīgums var pasliktināt paredzētās optiskās īpašības. Jaunākie pētījumi uzlabo tādu defektu noteikšanu, kurus caurspīdīgos elementos ir grūti atšķirt. Ke un kolēģu 2026. gada pētījumā kontrolēts apgaismojums, attēlu priekšapstrāde un lokāli darbināta mākslīgā intelekta sistēma apvienoti grūti pamanāmu defektu noteikšanai caurspīdīgos veidotos optiskajos komponentos [1]. Šis darbs parāda, kā komponentu validāciju var uzlabot, vienlaikus attīstot attēlu iegūšanas iekārtu un analīzes metodi.
Jaunākie sasniegumi sasaista defektu noteikšanu ar izmēru mērījumiem un fizikālo uzvedību. Huang un kolēģi (2025) apvieno tumšā lauka attēlveidošanu, attēlu segmentēšanu un ģeometriskus mērījumus, lai noteiktu defektu izmērus plakanos optiskajos komponentos [2]. Defekta atrašana ir tikai pirmais solis, lai izvērtētu tā pieļaujamību. Savukārt 2026. gada septembrī publicētā pētījumā Zhang un kolēģi apvieno gaišā un tumšā lauka attēlveidošanu, fototermisku absorbcijas raksturošanu un infrasarkano termogrāfiju, pētot skrāpējumus K9 stiklā [3]. Vairāku metožu kombinācija ļauj sasaistīt redzamos virsmas defektus ar termisko reakciju un iegūt informāciju, kuru nevar sniegt tikai pārbaudes attēls.
Photonics International R&D center mēs validējam komponentus atbilstoši to paredzētajām sistēmām. Pārbaudām gan UV-C filtru caurlaidību darba joslā, gan ļoti mazu nevēlamā starojuma caurlaidību ārpus tās. Ieejas logus raksturojam 200 nm–1,1 µm diapazonā, ko aptver mūsu sensoru attīstības plāns. Lietojumos, kuros jānodrošina nejutība pret saules starojuma fonu, nevēlamās caurlaidības mērķvērtība var būt 10⁻⁶ līmenī. Tās pārbaudei rūpīgi jākontrolē izkliedētā gaisma un instrumenta trokšņa līmenis. Aizsardzības tehnikai paredzētos pārklājumus pakļaujam vides iedarbības pārbaužu secībām un pēc tam atkārtojam optiskos mērījumus. Izmērītās novirzes sasaistām ar sagaidāmo ietekmi uz sistēmu, lai lemtu par komponenta pieņemšanu, pārprojektēšanu vai papildu pārbaudēm.
Nākamais solis ir uzlabot validācijas atkārtojamību dažādām komponentu ģeometrijām un ražošanas apstākļiem. 2026. gadā publicēts pētījums aplūko automātisku centrēšanu un gredzenveida skenēšanu lielas apertūras izliektu optisko komponentu pārbaudē [4], paplašinot pārbaudes iespējas ārpus plakaniem paraugiem. Mūsu Centrā tas atbalsta automatizētas pārbaudes un mākslīgā intelekta atbalstītas novērtēšanas attīstību līdztekus kalibrētiem mērījumiem. Pirms metodi ievieš ražošanā, jānosaka tās noteikšanas robežas, mērījumu nenoteiktība un darbība uz reprezentatīviem komponentiem. Rezultāti konkrētā pētījuma datu kopā paši par sevi nenosaka cita produkta pieņemšanas kritērijus. Mērķis ir sasaistīt jaunākās pārbaudes metodes ar izsekojamiem pierādījumiem par komponenta gatavību paredzētajai sistēmai.
ATSAUCES
[1] Ke, K.-C., Chu, Y.-H., & Lin, Y.-H. (2026). Real-time edge AI inspection for subtle defects in transparent optical components. Advances in Mechanical Engineering, 18(5). https://doi.org/10.1177/16878132261449101 https://doi.org/10.1177/16878132261449101https://dodmrl.com/MRL_Deskbook_2022__20221001_Final.pdf
[2] Huang, J., Zhang, W., Jin, W., & Hu, H. (2025). Surface defect size measurement of planar optical components based on image segmentation. Optics & Laser Technology, 187, Article 112818. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2025.112818 https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2025.112818https://cordis.europa.eu/project/id/101213727
[3] Zhang, F., Zheng, J., Wang, Z., Wang, S., Li, X., Huang, S., Guo, J., Li, L., Tao, W., Cui, H., Hai, K., Zang, Z., & Liu, D. (2026). Photothermal response and temperature distribution of surface defect on optical components. Applied Optics, 65(26), 9177–9185. https://doi.org/10.1364/AO.605736https://www.photonics21.org/download/ppp-services/photonics-downloads/Photonics_Strategic_Research_and_Innovation_Agenda_2028-2034_C1.pdf
[4] Zhang, F., Wang, Z., Wang, S., Huang, S., Li, X., Lv, X., Guo, J., Li, L., Hai, K., Zang, Z., & Liu, D. (2026). Automated centering and annular scanning strategy for surface defect detection of large-aperture curved optical components. Optics & Laser Technology, 200, Article 115147. https://doi.org/10.1016/j.optlastec.2026.115147