異なる半値全幅のファイバブラッググレーティングの重なりのある反射スペクトルを用いたピーク波長検出の検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：LAV25008

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：2025/12/16

タイトル(英語)：Investigation of Peak Wavelength Detection Using Overlapping Reflection Spectra of Fiber Bragg Gratings with Different Full Widths at Half Maximum

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 Networks

要約(日本語)：光ファイバセンサのファイバブラッググレーティング（FBG）は小型・高感度であり、近年さらなる多点化が求められている。しかし、同一波長FBGを多重化すると反射スペクトルが重畳し、従来手法では個々のピーク検出が困難である。本研究では、FBGごとに異なる半値全幅を付与した特徴を学習データとし、CNNにより３つのFBGの重畳した反射スペクトルから各ピーク波長を検出する手法を検討した。

要約(英語)：Fiber Bragg gratings (FBGs) are compact, highly sensitive fiber sensors, and further multiplexing is required. However, identical-wavelength FBGs produce overlapping spectra. We propose a CNN-based method that assigns different FWHMs to each FBG, enabling simultaneous identification and peak detection of three overlapping gratings.

本誌：2025年12月19日光応用・視覚研究会

本誌掲載ページ：1-4p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：651Kバイト