半导体激光器列阵(LDA)作为当前常用的大功率半导体激光器模块的核心部件，其结构特点与封装质量直接决定着大功率半导体激光器的输出光束质量和稳定性。大功率半导体激光器除了采用单列阵结构之外，也会通过堆栈结构或加装光学透镜等手段使多个列阵光束沿列阵快轴方向排列起来，以此获得更大的输出功率和更易于整形的光斑，但不管哪种应用方式，LDA 的光束质量都是影响大功率半导体激光器整体光束质量的关键因素。因此以 LDA作为大功率半导体激光器的光源基础，想要获得良好的光束质量以及较大的输出功率，就要保证封装获得的半导体激光器列阵都具有较好的光束质量。半导体激光列阵的光束质量除了受芯片自身结构影响之外，封装过程中所引入的“Smile”效应是最主要的影响因素。
半导体激光阵列中的“smile”效应
1，“smile”效应
大功率半导体激光器列阵的“Smile”效应是由封装过程所引入，在列阵工作时所显现出来的发光弯曲现象，具体表现为列阵各个发光单元的光斑不在一条直线上。因为大功率半导体激光器列阵为一维线阵结构，由十几个至几十个半导体激光发光单元(Single emitter)在慢轴方向上横向排列而成。半导体激光发光单元作为最基本的半导体激光器结构，其快轴方向尺寸约为 1µm，光束输出为基模高斯光束；慢轴方向尺寸为 50µm 至 200µm，输出为厄米高斯光束。由于快慢轴的尺寸大小以及出光的不对称性，使测试 LDA 的“Smile”效应变得尤为复杂，目前最常用的测试方法有 ccd 成像测量法，近场扫描光学显微镜测量法和干涉测量法。
图1-1 用CCD探测到半导体激光器阵列的“smile”效应
2，“smile”效应评价计算方法
通过测试获得列阵近场光斑分布之后，需要采用一定的算法确定列阵的“Smile”效应大小及走势，即“Smile”效应评价计算方法。其中，通过光斑强度质心分布表示光斑位置对LDA的“Smile”效应进行描述是国内外通用一种的描述方法。而“Smile”效应值大小，作为现有评价标准中最重要的因素，目前的研究结论中有以下两种计算方法。
第一种为标准差计算法，如德国核能开发技术中心介绍LDA“Smile”效应评价方法，其对“Smile”效应值S的定义（如式2-1所示），图中a显示LDA的坐标轴设置，b显示“Smile”效应的LDA前视图。
图2-1 标准差计算法示意图
通过公式2-1可以看出，由此式定义的LDA“Smile”效应是指每个发光单元到所有单元总中心位置距离的标准差，可以看出S的取值范围大于等于0。当S等于0，代表列阵没有“Smile”效应。公式中N代表列阵发光单元总数，q为每个单元的标号（1,2,……N）。以此方法评价“Smile”效应可以在一定程度上描述每个单元针对总中心的离心度。
第二种为最值计算法，其计算方法以LDA中所有发光单元中心平均线为中心，中心线之上最大的偏差值Maxδqup与中心线之下最大的偏差值Maxδqdown绝对值之和为LDA“Smile”效应值。如下图所示。
图2-2 最值计算法示意图
通过公式 2-2 可以看出，由此式定义的 LDA“Smile”效应是指以列阵总质心位置为中心，所有发光单元在快轴方向上的最大偏差值。在获知 LDA 的“Smile”效应分布之后，此方法便于计算“Smile”效应大小，是目前国内外研究机构最常采用的“Smile”效应计算方法。
3，如何降低“smile”效应
“Smile”效应的出现受很多因素影响，半导体激光列阵生产过程中引入的缺陷，热沉材料的选择以及表面平整度，焊料材料的选择以及表面平整度，封装及应用过程中引入的应力等都是造成“Smile”效应的主要原因。就现有的封装技术和 LDA 结构而言，“Smile”效应尚无法完全消除，目前常用的半导体芯片长度通常为 10mm，宽度 1-2mm，较大的长宽比使半导体激光列阵在封装过程中很容易出现受力不均，一旦出现受力不均现象，必然引起 LDA 出现“Smile”效应。
根据“Smile”效应的成因，改进封装技术是降低“Smile”效应的根本手段。除了保证良好的压力控制，热沉平整度及焊料纯度之外，国内外研究结果表明：采用80：20的金锡焊料进行 LDA 封装；以及适当延长预热时间，缩短熔融时间，均可以获得较低的“Smile”效应。
针对封装之后 LDA 已经存在的 “Smile”效应，为了使 LDA 得到更好的应用。现有研究结果表明，利用平凸柱面镜在一定程度上可以矫正 LDA 的“Smile”效应，其中对抛物线形状的“Smile”效应相对矫正量可到 90%。
CCD 成像测量法是用 CCD 接收 LDA 在屏上的光斑，并进行分析计算的方法。目前利用此原理较为精确的测试方法为：首先通过安装快轴准直镜(FAC)，将 LDA 快轴方向光准直，再用一组柱面镜将慢轴方向光压缩，通过衰减片之后用 CCD 进行接收。此方法优点是结构简单，测试成本低。
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