[發(fā)明專利]一種基于環(huán)芯光纖光斑的熔接偏移量的檢測方法

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• 申請日: 2022-03-03
• 公開（公告）號: CN114565595A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 劉潔;黃聰;唐鋼
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/50;G06N3/04;G06N3/08;G01M11/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 王曉玲

本發(fā)明屬于光纖傳感技術領域，更具體地，涉及一種基于環(huán)芯光纖光斑的熔接偏移量的檢測方法。利用環(huán)芯光纖穩(wěn)定、形態(tài)結構區(qū)分度高的光纖光斑，對在不同錯位熔接偏移量下采集到的光斑進行高精度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的光斑識別訓練，打破了現(xiàn)有的僅利用少模光纖高階模式的背向瑞利散射對光纖熔接損耗的測量的局限，實現(xiàn)了對熔接過程中光纖偏移量的測量，提高了熔接質量檢測的準確度。

技術領域

本發(fā)明屬于光纖傳感技術領域，更具體地，涉及一種基于環(huán)芯光纖光斑的熔接偏移量的檢測方法。

背景技術

目前，針對光纖熔接偏移量的檢測方法大多是基于光時域反射技術。最為常見的光纖熔接質量檢測方法是使用單模光時域反射儀(Optical Time Domain Reflectometer,OTDR)，利用單模光纖中基模的背向瑞利散射進行檢測；這種方法只能支持對光纖中基模的檢測，不適用于在支持多個模式且每個模式的傳輸損耗特性存在較大差異的少模光纖中使用；且基模的檢測靈敏度低，會影響判斷的準確性。也有人提出基于高階模式背向瑞利散射的少模光纖鏈路檢測方法，利用少模光纖中的高階模式對光纖熔接錯誤靈敏度高的特點，提高對熔接質量判斷的準確性，但這種方法只得到熔接導致的損耗，僅能從損耗的大小判斷熔接質量的相對好壞，無法得到熔接偏移量的數(shù)值。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明為克服上述現(xiàn)有技術中的缺陷，提供一種基于環(huán)芯光纖光斑的熔接偏移量的檢測方法，實現(xiàn)了對熔接過程中光纖偏移量的測量，提高了熔接質量檢測的準確度。

為解決上述技術問題，本發(fā)明采用的技術方案是：一種基于環(huán)芯光纖光斑的熔接偏移量的檢測方法，包括以下步驟：

S1.系統(tǒng)的搭建：搭建針對環(huán)芯光纖錯位熔接的表征系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：激光器、透鏡、四分之一玻片、反射鏡、渦旋相位板、兩根待熔接的環(huán)芯光纖、光纖熔接機、CCD相機；

S2.數(shù)據(jù)采集：激光器發(fā)出的光經(jīng)透鏡準直之后，經(jīng)過四分之一玻片變成圓偏振；光傳輸?shù)綔u旋相位板上進行模式調制，再經(jīng)由透鏡耦合進第一根待熔接的環(huán)芯光纖中；在光纖熔接機中，先對準第一根和第二根待熔接的環(huán)芯光纖，后根據(jù)實驗需要調整兩根待熔接的環(huán)芯光纖之間的軸向偏移量；在第二根待熔接的環(huán)芯光纖的尾端，放置一個CCD相機，用來采集不同熔接偏移量情況下的光纖出射光斑；

S3.光斑圖像的處理：在計算機上處理采集到的光斑數(shù)據(jù)，先對兩根光纖在不同偏移量下采集的每張圖像與對準情況下采集到的圖像的平均圖像做絕對值差分處理，再將經(jīng)過絕對值差分后的圖像進行剪裁，作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入圖像；

S4.神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練與預測：經(jīng)過剪裁后的圖像輸入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對不同熔接偏移量下的光纖光斑進行學習，建立熔接偏移量與光纖光斑變化之間的非線性映射關系，在訓練階段，輸出層預測的偏移量將與輸入圖像實際對應偏移量構造交叉熵損失函數(shù)，通過梯度的反向傳播與隨機梯度下降的方法更新卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)；在預測階段，輸出層輸出的數(shù)據(jù)將直接作為圖像對應的偏移量。

在本發(fā)明中，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對不同熔接偏移量下的光纖光斑進行學習，建立熔接偏移量與光纖光斑變化之間的非線性映射關系，實現(xiàn)對光纖熔接偏移量的測量，從而實現(xiàn)對光纖熔接質量的評估。

進一步的，所述的環(huán)芯光纖為徑向一階限制的環(huán)芯光纖。

進一步的，所述的絕對值差分處理包括：將每張圖像的像素點的灰度值減去對準情況下采集到的圖像的平均圖像對應像素點處的灰度值。

進一步的，所述的步驟S3具體包括：

S31.對兩根光纖在對準情況下的采集到的圖像求平均圖像，表達為：

其中A_mean(i,j)表示求得的平均圖像在像素點(i,j)處的灰度值，A_k(i,j)表示對準情況下采集到的圖像在像素點(i,j)處的灰度值；