一种基于物理特征信息融合神经网络的LG光束识别方法

本发明公开了一种基于物理特征信息融合神经网络的LG光束识别方法，包括：1）将入射光束经偏振滤波器的调制和扩束后照射在空间光调制器上产生拉盖尔‑高斯LG光束；2）利用透镜对产生的LG光束进行聚焦产生傅里叶变换，通过CCD相机收集LG光束的夫琅和费衍射图像；3）将收集的LG光束夫琅和费衍射图像输入到改进的神经网络结构中进行处理，实现对LG光束中多物理特征信息的准确识别。本发明方法基于分数阶LG光束在衍射图像中有特殊的可区分特点，将对三个物理特征参数的识别作三个输出，依据光斑特征的显示难易程度在神经网络的不同阶段输出，并结合神经网络结构的深浅层融合技术，实现物理信息特征融合，使得对LG光束的识别结果更为稳定准确。