为了提高抗反射硅表面制备的加工质量、缩短研制周期，提出了一种基于时频域处理的面向激光加工过程的声波信号在线监测及分析方法。利用声信号的时频谱图分析了0~30 kHz内的声信号与激光烧蚀形成的表面微结构特征尺寸之间的相关性，具体分析了激光功率及加工次数对微结构深度及声信号各频率幅值变化的影响。以声信号作为输入，基于人工神经网络对加工质量进行预测。实验结果表明：通过监测激光加工时产生的声信号能够明确反映被烧蚀硅表面是否形成周期性微结构，且微结构宽度不同，其对应的声信号频率组成也不同。在微结构宽度固定的情况下，归一化后的声信号特征参数随微结构深度线性变化，且受到激光功率变化的影响忽略不计。以硅基表面5%的反射率作为加工质量分界线，采用人工神经网络对加工质量的预测结果与实际测量结果的准确率可以超过90%。结果表明：声波在线监测可以有效应用于评估表面加工质量，为抗反射硅表面制备过程的实时监测提供了理论依据。

以金刚石压头划刻BK7光学玻璃为研究对象, 分析了脆性材料脆性去除过程中的声发射机制, 研究了声发射信号的特征提取技术。多种切深实验显示: BK7光学玻璃发生脆性去除的特征主要集中在［100, 200］kHz、［300, 400］kHz两个频段, 对应不同的声发射机制, 其中［100, 200］kHz频带的滤波信号呈现明显的、时间间歇的突发式声发射现象, 与脆性材料裂纹的生成与扩展密切相关。基于上述实验结果, 提出了以突发式声发射事件为单位的特征监测方法。针对该带通滤波信号的均方根值(RMS), 研究了基于凸优化理论的声发射事件识别算法, 得到了脆性材料裂纹扩展的时刻及能量信息。得到的结果表明: 以声发射事件为单位的特征监测具有明确的物理意义, 能够更加客观地表征脆性材料的去除过程。

利用声发射仪对脉冲光纤激光诱导背向湿式刻蚀蓝宝石的过程进行了试验研究。在激光诱导背向湿式刻蚀蓝宝石的过程中检测到的声发射信号包含丰富的特征信息; 利用声发射信号的幅度、能量计数和撞击计数等特征参数对激光诱导背向湿式刻蚀蓝宝石过程进行表征; 蓝宝石未被切穿时声发射信号表现为声发射事件少, 幅度大(90~100 dB), 能量计数较大, 撞击计数较小; 蓝宝石被切穿后声发射信号表现为声发射事件多, 幅度小(40~80 dB), 能量计数基本为0, 撞击计数较大。