在光模块的制作过程中，激光器的远场分布对于光模块最终的性能有着较大的影响。目前行业内一般采用手动或者半自动的方式测试激光器的各项特性参数，包括远场分布等，因而效率低下，耗时长，并占用大量人力资源。需要对于各种封装的激光器批量快速并且高精度地测试远场分布，通过人工智能自学习理解不同远场分布和最终产品的关联性。建立激光器远场分布数据库，对于最终产品的品质做出快速预测评估，提前分选各类激光器，以期待提升生产效率，降低生产成本。
一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法
工业机器人智能控制系统
