4つのファイバブラッググレーティングの反射スペクトルを用いた機械学習による反射波長の測定

カテゴリ: 部門大会

論文No: 2-F-p1-2

グループ名: 【A】令和６年電気学会基礎・材料・共通部門大会

発行日: 2024/08/26

著者名: 山口 達也(日本大学), 篠田 之孝(日本大学)

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|センサシステム

要約(日本語): ファイバブラッググレーティング(FBG)はひずみや温度に対し、ブラッグ波長がシフトする性質を持つ光ファイバセンサとして知られている。筆者らは波長分割多重の多点限界を克服するため、機械学習を用いた計測方法の開発を推進している。本文は4つの同一波長のFBGを多点化し、重なり合った反射スペクトルから各FBGの反射波長を測定した結果の報告である。

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