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申请/专利权人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和干涉测量法的完美涡旋光束识别系统。本发明包括：光束产生装置用于生成完美涡旋光；同轴干涉装置用于将完美涡旋光与基模高斯光束干涉，用于将完美涡旋光束的相位特征转换到光强图上；数据集制备装置，用于处理得到训练神经网络所需的数据集；深度残差网络训练和识别装置：用于迭代训练并将测试数据集输入训练好的深度学习模型，识别完美涡旋光在不同的湍流情况和不同的传输距离下的轨道角动量模式值，并计算获得识别准确率。本发明有效利用了干涉测量法，在产生完美涡旋光的光路中加入了干涉路径结构，以干涉后的光强图作为深度学习模型的输入，实现了对完美涡旋光的高准确率识别。
主权项：1.一种基于深度学习和干涉测量法的完美涡旋光束识别系统，其特征在于，所述系统包括：光束产生装置，用于将基模高斯光束通过加载在空间光调制器上的相位掩膜转换成不同模式值的完美涡旋光束，并通过大气湍流屏，经过指定距离传输得到传输后的完美涡旋光束；同轴干涉装置，用于将产生的完美涡旋光束与通过光束扩展装置后的基模高斯光束进行同轴干涉，得到干涉后呈花瓣状的完美涡旋光束样本；如图3所示；数据集制备装置，用于将光屏上接收的通过不同强度大气湍流的不同模式值的完美涡旋光束样本制作成可供神经网络学习训练的样本集，并将样本集划分为训练集和测试集；深度残差网络训练和识别装置，用于将测试数据集输入训练好的最优深度残差网络中，求得完美涡旋光的轨道角动量模式值，并计算获得识别的准确率；深度残差网络实验装置，用于对输入的测试光强样本图进行卷积运算和残差运算，实现对完美涡旋光束模式值的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于深度学习和干涉测量法的完美涡旋光束识别系统
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