激光在現代世界中的應用異常廣泛。其中一個(ge) 特別重要的領域是製造業(ye) ，原因是激光器的操作精度遠遠高於(yu) 同等物理工具。然而，這種精度水平在理論上還可以更高，從(cong) 而產(chan) 生新一代尚未想象的技術。不過，還有一些障礙需要克服。提高激光精度的一個(ge) 重要方法是，如果有更好的手段來獲得激光與(yu) 材料互動的反饋。這樣一來，生產(chan) 型激光器的切割和蝕刻動作就會(hui) 有更大的控製力和更少的不確定性。這個(ge) 問題直到現在才被證明是出奇的難以解決(jue) 。

要測量激光器切割到表麵多遠，往往需要進行幾十或幾百次深度讀數。這對於(yu) 基於(yu) 激光的快速、自動化生產(chan) 係統來說是一個(ge) 實質性的障礙。因此，東(dong) 京大學物理係的Junji Yumoto教授設計了一種新的方法來確定和預測激光脈衝(chong) 產(chan) 生的孔的深度，基於(yu) 一次觀測而不是幾十次或幾百次。這一發現是提高激光加工可控性的重要一步。

Yumoto和他的團隊想知道如何利用盡可能少的信息量來確定激光孔的深度。這促使他們(men) 研究被稱為(wei) 激光脈衝(chong) 的通量，即脈衝(chong) 在給定區域內(nei) 提供的光能。直到最近，還需要昂貴的成像設備來觀察這種通量，而這通常缺乏足夠的分辨率。但由於(yu) 電子和光學其他領域的發展，一個(ge) 相對簡單的樹莓派2相機2被證明足以勝任這項工作。

當他們(men) 的測試激光設備在藍寶石上打出一個(ge) 孔時，相機直接記錄了激光脈衝(chong) 的通量分布。然後用激光顯微鏡測量孔的形狀。通過將這兩(liang) 個(ge) 結果疊加起來，並使用一些現代的數值方法，該團隊產(chan) 生了一個(ge) 龐大而可靠的數據集，可以準確地告訴你通量和孔深之間的關(guan) 係，相當於(yu) 從(cong) 一次測量中提取約25萬(wan) 個(ge) 數據點，這種新方法可以有效地為(wei) 機器學習(xi) 和新的數值模擬方法提供大數據，提高製造業(ye) 激光加工的精度和可控性。