公开(公告)号：CN118362062B

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410777951.3

申请日：2024-06-17

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李可欣 ,  蔡露 ,  沈展 ,  杨刚 ,  张家硕 ,  李金丹

IPC: G01B11/255 ,  G06T7/64 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN118362062A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410777951.3

申请日：2024-06-17

Applicant: 东北大学秦皇岛分校

Inventor： 李可欣 ,  蔡露 ,  沈展 ,  杨刚 ,  张家硕 ,  李金丹

IPC: G01B11/255 ,  G06T7/64 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 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。