一种基于深度学习的高精度曲率测量方法

本发明提供一种基于深度学习的高精度曲率测量方法，涉及光纤曲率测量技术领域。该方法首先设计单模‑多模‑特种光纤组合光纤结构；然后使用激光光源照射组合光纤结构，通过组合光纤结构传输产生光斑图像；并在特种结构光纤的末端设置光斑图像采集装置，实时捕捉光斑图像；再对采集到的光斑图像进行预处理；将所采集并预处理的光斑图像分成训练集、测试集和验证集；最后构建并训练光纤曲率预测模型；采用训练好的光纤曲率预测模型进行光纤曲率的预测。该方法显著增加了光斑图像中的信息量，使光纤曲率测量传感器能够更全面地捕捉光纤曲率变化。显著降低了噪声和光纤微小运动对测量结果的影响，减少了测量误差。