CN114565595B 一种基于环芯光纤光斑的熔接偏移量的检测方法 （中山大学）_第1页
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一种基于环芯光纤光斑的熔接偏移量的检涉及一种基于环芯光纤光斑的熔接偏移量的检的光斑进行高精度卷积神经网络的光斑识别训2′′S33.对经过绝对值差分后的图像进行剪裁处理，将其从960*1280大小剪裁到412*4123S47.FC2的9个神经元的输出进入输出层，输出层通过softmax函数判断输入图像对应交叉熵损失函数，通过梯度的反向传播与随机梯度下降的方法更新卷积神经网络的参数；光斑图像处理模块：用于在计算机上处理采集到的光斑数据卷积神经网络训练与预测模块：用于将经过剪裁后的图像输入到卷积4′′图像剪裁单元：用于对经过绝对值差分后的图S47.FC2的9个神经元的输出进入输出层，输出层通过softmax函数判断输入图像对应交叉熵损失函数，通过梯度的反向传播与随机梯度下降的方法更新卷积神经网络的参数；5光纤熔接质量检测方法是使用单模光时域反射仪(OpticalTimeDomainReflectometer,的少模光纤链路检测方法，利用少模光纤中的高阶模式对光纤熔接错误灵敏度高的特点，6[0016]S32.将光纤偏移情况下采集到的图像与求得的平均图做绝对值差分处理，表达征图X3_i{i＝1,...,8}，8张特征图被批归一化后，经过ReLU函数激活成为X3_i’{i=X4_i{i＝1,...,8},进入第二个[0028]S47.FC2的9个神经元的输出进入输出7[0032]卷积神经网络训练与预测模块：用于将经过剪裁后的图8的方案。9熔接的环芯光纤之间的轴向偏移量；在第二根待熔接的环芯光纤的尾端，放置一个CCD相[0061]S32.将光纤偏移情况下采集到的图像与求得的平均图做绝对值差分处理，表达征图X3_i{i＝1,...,8}，8张特征图被批归一化后，经过ReLU函数激活成为X3_i’{i=X4_i{i＝1,...,8},进入第二个[0073]S47.FC2的9个神经元的输出进入输出

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