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申请/专利权人：东北大学秦皇岛分校
摘要：本发明提供一种基于深度学习的高精度曲率测量方法，涉及光纤曲率测量技术领域。该方法首先设计单模‑多模‑特种光纤组合光纤结构；然后使用激光光源照射组合光纤结构，通过组合光纤结构传输产生光斑图像；并在特种结构光纤的末端设置光斑图像采集装置，实时捕捉光斑图像；再对采集到的光斑图像进行预处理；将所采集并预处理的光斑图像分成训练集、测试集和验证集；最后构建并训练光纤曲率预测模型；采用训练好的光纤曲率预测模型进行光纤曲率的预测。该方法显著增加了光斑图像中的信息量，使光纤曲率测量传感器能够更全面地捕捉光纤曲率变化。显著降低了噪声和光纤微小运动对测量结果的影响，减少了测量误差。
主权项：1.一种基于深度学习的高精度曲率测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、设计单模-多模-特种光纤组合光纤结构；采用单模光纤、多模光纤和特种结构光纤组合设计组合光纤结构；所述单模光纤一端与光纤跳线熔接，另一端与多模光纤的一端熔接；所述多模光纤的末端熔接特种结构光纤；所述多模光纤的长度应确保光信号能够从单模光纤传输到多模光纤中；所述特种结构光纤具有两个纤芯和一个空孔；所述多模光纤与特种结构光纤错位熔接，使光信号进入包层，从而增加光斑图像的信息量；步骤S2、激光光源照射：使用激光光源照射组合光纤结构，通过组合光纤结构传输产生光斑图像；步骤S3、光斑图像采集：在特种结构光纤的末端设置光斑图像采集装置，实时捕捉光斑图像；步骤S4、图像预处理：对采集到的光斑图像进行预处理；将所采集并预处理的光斑图像分成训练集、测试集和验证集；步骤S5、构建并训练光纤曲率预测模型；采用VGGNet16模型作为光纤曲率预测模型，并采用训练集中的光斑图像对VGGNet16模型进行训练；步骤S6、采用训练好的光纤曲率预测模型进行光纤曲率的预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学秦皇岛分校 一种基于深度学习的高精度曲率测量方法
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