基于深度学习的光纤本征矢量模式分解装置及方法

本发明公开一种基于深度学习的光纤本征矢量模式分解装置及方法，利用训练好的卷积神经网络模型和原始的多视角模斑图，可以得到原始模斑对应的模式占比的粗略的全局值，该值被作为SPGD方法最初始的变量值，经过SPGD的迭代过程后，最终可以得到精确的全局最大值。第一模块配合光纤模式转换器件，产生对应波段的LP11模式，连接电驱动的偏振控制器，产生不同偏振态的环状光束，再配合第二个模块提出的模式分解方法，用CCD探测到的多视角图像，最终计算出实际测量的光束的模式占比和相位。本发明的实现装置具有易集成、测量要求简单等特点，有利于实际应用。