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J-GLOBAL ID：202002233330261150   整理番号：20A1872103

深層学習を用いたファイバスペックルグラムの解析に基づく曲げ認識【JST・京大機械翻訳】

Bending recognition based on the analysis of fiber specklegrams using deep learning

著者 (6件)： Liu Yan (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Li Guangde (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Qin Qi (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Tan Zhongwei (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Wang Muguang (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China) ,  Yan Fengping (Key Lab of All Optical Network & Advanced Telecommunication Network Ministry of Education, Institute of Lightwave Technology, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)
資料名： Optics & Laser Technology  (Optics & Laser Technology)
巻： 131  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0245B  ISSN： 0030-3992  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： マルチモードファイバ(MMF)におけるモード干渉の曲率誘起変動をファイバスペックルグラムによってよく表すことができるので,MMFスペックルグラムの解析に基づく曲げ認識方式を提案し,検証した。異なる曲げの下のMMFのファセットからのスペックルグラムのマウントを検出し,深層学習に基づく画像認識アルゴリズムにおける訓練と試験に使用した。良好な認識結果は,直径105および200μmのMMFからのスペックルグラムによって提供され,曲げ状態認識の平均精度は,それぞれ92.8%および96.6%であった。スペックルグラムはMMFの全部の状態を表すことができるので,このようなスキームはMMFが複雑な曲げ下にある場合でもスペックルグラムを識別する能力を示す。この意味で,このスキームは,単一MMFが曲げ指示器または状態モニタとして独立して使用される可能性を示し,ロボットアーム,機械指,およびいくつかの障害補助装置のような特定の構造の状態を区別できる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 干渉 ,  曲率 ,  指示計 ,  監視装置 ,  *スペックル ,  ファセット ,  多モードファイバ ,  ロボットアーム
準シソーラス用語： 認識アルゴリズム ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 繊維スペックルグラム ,  深層学習 ,  曲げ認識 ,  畳込みニューラルネットワーク

分類 (1件)： 干渉測定と干渉計  (BD07070G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 深層学習 ,  解析 ,  曲げ