Optische glasvezel is, als basisdrager voor moderne communicatie met hoge snelheid en hoge capaciteit, de sleutel tot de interconnectie van de wereld. Met de snelle ontwikkeling van de communicatie-industrie in de afgelopen decennia kunnen gewone single-mode optische vezels niet langer voldoen aan de speciale behoeften van verschillende industriële toepassingen. Daarom ontstaat er een reeks optische vezels met complexe interne structuren, zoals polarisatiehandhavingsvezels, multi- kernvezels en fotonische kristalvezels, en andere speciale optische vezels die op civiel en militair gebied zijn ontstaan, zijn onmisbaar.

De verscheidenheid aan deze speciale vezels en hun complexe interne structuren hebben hun productiemonitoring, vezelsplitsing en micro-nanoverwerking tot op zekere hoogte beperkt. Bestaande methoden zoals eindaanzichtinspectie, digitale holografie, optische tomografie, polarisatieobservatie door middel van lenseffect-tracing en Gaussiaanse verstrooiingsbeeldvorming hebben specifieke problemen die niet aan de huidige behoeften voldoen.

In een nieuw artikel gepubliceerd in Light:Advanced Manufacturing heeft een team van wetenschappers, onder leiding van professor Fei Xu van het College of Engineering and Applied Sciences en het Collaborative Innovation Center of Advanced Microstructures, Nanjing University, China, en collega’s een methode ontwikkeld om de Bessel-straal (een gestructureerd licht) te gebruiken als een verlichtingslichtbron en zenden vanaf de zijkant van een zevenkernige vezel om beeldvorming uit te voeren (weergegeven in figuur 1).

De voordelen van Bessel-bundelverlichting ten opzichte van traditionele methoden worden geverifieerd door de digitale correlatiemethode, en tegelijkertijd wordt, gecombineerd met de deep learning-methode, een uiterst nauwkeurige meting van de interne structuur van de zevenkernige optische vezel gerealiseerd.

Simulatiestudies tonen aan dat de zelfherstellende eigenschap van de Bessel-straal, als een niet-diffractie-gestructureerd licht, zorgt voor een lange scherptediepte in het verstrooiende medium, wat resulteert in minder verstrooiing, scherpere vezelkernpatronen en een hoger beeldcontrast in de Bessel-straal -gebaseerde verlichtingsbeeldvorming. Bovendien zorgen Bessel-bundels voor een uniek effect bij het uitzenden van een object buiten de as met een intern transparant medium met een variërende brekingsindex (zoals weergegeven in figuur 2), waardoor twee brekingspaden met verschillende buigkrommingen ontstaan.

Gebaseerd op de bovenstaande twee kenmerken, vergeleken met Gaussiaanse straalverlichting, zouden beelden van Bessel-straalverlichting meer vezelkernen kunnen zien bij het afbeelden van speciale vezels met verschillende rotatiehoeken (weergegeven in Figuur 3). Zoals geverifieerd door de digitale correlatiemethode, is de beeldverandering op basis van de Bessel-bundel veel sneller dan die van de Gauss-bundel, en is de meetprecisie hoger.

In dit artikel werd de nauwkeurigheid van de metingen verder verbeterd door gebruik te maken van deep learning. Het deep learning-model verwerkt het vastgelegde beeld en geeft direct de voorspelde vezelrotatiehoek weer. Daarnaast verzamelden de onderzoekers ook afbeeldingen van vezels die verschilden van die van de vezels die werden gebruikt bij het opzetten van de trainingsdatabase, en voerden deze in in het getrainde deep learning-model, waarvan de voorspellingsresultaten ook een goede precisie en nauwkeurigheid bereikten, wat aangeeft dat de deep learning-methode heeft een sterk generalisatievermogen en een goede robuustheid in praktische toepassingen.

De resultaten laten zien dat de op Bessel-bundels gebaseerde benadering een groot potentieel heeft voor het ontwikkelen van toepassingen voor nauwkeurige en niet-destructieve metingen van kernverdelingen in multicore-vezels en fotonische kristalvezels.

Meer informatie: Liuwei Zhan et al, op Bessel-bundel gebaseerde meting in zijaanzicht van de interne kernverdeling van zeven kernvezels, Light:Advanced Manufacturing (2023). DOI:10.37188/lam.2024.002

Aangeboden door de Chinese Academie van Wetenschappen