一种基于U-Net的光子晶体光纤端面结构提取方法

摘要

本发明公开了一种基于U‑Net的光子晶体光纤端面结构提取方法，是在不同场景因素下获取光子晶体光纤端面图像，对光纤端面图像进行标注和数据增强后制作为端面数据集，端面数据集将构建好的光纤端面提取神经网络训练收敛为光纤端面提取模型，再对实际的光子晶体光纤进行拍摄，形成待提取端面图像并导入光纤端面提取模型，能极为快速便捷地获取纤端面提取模型输出的光子晶体光纤端面结构特征，可用于模拟光纤的实际传输特性，且不受光纤端面拍摄效果的影响，具有极高的抗干扰能力和泛化能力。