反射率の異なる同一波長のファイバブラッググレーティングのピーク波長測定の基礎検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: LAV24019

グループ名: 【A】基礎・材料・共通部門 光応用・視覚研究会

発行日: 2024/12/15

タイトル(英語): Fundamental Study on Peak Wavelength Measurement of Fiber Bragg Gratings with Different Reflectivity at Same Wavelength

著者名: 村田 亜優(日本大学),山口 達也(日本大学),篠田 之孝(日本大学)

著者名(英語): Ayu Murata(Nihon University),Tatsuya Yamaguchi(Nihon University),Yukitaka Shinoda(Nihon University)

キーワード: 光ファイバセンサ|ファイバブラッググレーティング|機械学習|畳み込みニューラルネットワーク|Optical Fiber Sensor|Fiber Bragg Grating|Machine Learning|Convolutional Neural Network

要約(日本語): 本研究ではファイバブラッググレーティング（FBG）の多点性能の向上を目指し、機械学習による計測方法の開発を進めている。本方法は同一波長のFBGを多重化する際の光スペクトルの複雑な重なりから、各FBGのピーク波長をピコメートル分解能での解析を目指している。本実験では機械学習による識別性能を高めるため、各FBGの伝送路に固有の損失を付与し、畳み込みニューラルネットワークを用いたピーク波長測定を行った。

要約(英語): Our aim is to improve the multipoint performance of fiber Bragg gratings (FBGs) using machine learning. This approach assigns a specific loss to each FBG transmission line to improve the discrimination performance by machine learning. The experiment demonstrates peak wavelength measurement of FBGs with a convolutional neural network.

本誌: 2024年12月18日光応用・視覚研究会

本誌掲載ページ: 19-22 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,978 Kバイト