基于斑点的波长识别,使用缺陷工程的多模光纤识别

科学领域:

• 光学和光子学 在光学和光子学.
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 激光技术 激光技术

背景情况:

• 准确的波长识别对于生物成像和计量等应用至关重要.
• 目前使用多模纤维 (MMF) 的基于光斑的系统可以通过更长的纤维来提高光谱分辨率,但这会降低稳定性.
• 需要紧,稳定和高分辨率的波长识别系统.

研究的目的:

• 开发一种新的基于斑点的波长识别技术,使用缺陷工程的多模纤维.
• 在不增加光纤长度的情况下增强光谱分辨率,从而保持系统稳定性.
• 为了证明这种方法对于精确的光分类的有效性.

主要方法:

• 使用随机缺陷阵列的秒激光铭文制造缺陷工程多模纤维.
• 在工程多模式纤维中激发更高阶模式.
• 工程纤维与神经网络的整合,用于波长分类.

主要成果:

• 在5厘米的多模纤维中,实现了光谱分辨率增强,从下午250点到晚上100点.
• 整合30个随机缺陷阵列显著改善了光谱分辨率.
• 神经网络将光分为1500nm,1550nm和1600nm频段的分类,准确度>99%.
• 证明了高稳定性,紧性和易于操作.

结论:

• 缺陷工程的多模纤维为波长识别提供了光谱分辨率的显著改进.
• 拟议的技术使高度集成和可靠的波长识别系统成为可能.
• 这种方法适合小型设备,需要精确的光学测量.