[发明专利]一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别方法

说明书

本发明公开了一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别技术，属于光学扫描全息与深度学习领域，主要解决了光学扫描全息图像识别问题。本发明利用卷积神经网络对全息图进行识别。本发明有效地，智能化地实现了光学扫描全息的识别问题。这种全息图识别的方法适用于各个领域。

技术领域

本发明属于光学扫描全息与深度学习技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别方法。

背景技术

光学扫描全息术(OSH)是一种独特的实时全息技术，它利用二维光学扫描原理来获得一个三维物体的全息图。OSH作为一个3-D成像技术，在很多领域里具有应用，如3-D遥感，机器人视觉，模式识别等领域。

近年来，研究深度学习成为了国内外学者的一个热点，其动机在于建立，模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，文本和声音。目前已经有研究学者利用深度学习来解决图像识别问题，因此，结合深度学习解决光学扫描全息图识别问题也成了近年来的研究热点之一。

文献“Deep Residual Learning for Image Recognition”、文献“ImageRecognition Technology Based on Deep Learning”和文献“Deep Residual Net withTransfer Learning for Image-based Structural Damage Recognition Deep ResidualNetwork with Transfer Learning”都提出了利用深度学习来进行图像识别。但是，目前还未有学者结合深度学习来处理全息图识别问题。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别方法，利用卷积神经网络，通过一系列的样本训练，实现全息图像识别。

本发明所提出的技术问题是这样解决的：

一种基于卷积神经网络的光学扫描全息图像识别方法，包括以下步骤：

步骤1.首先，角频率为ω₀的激光被第一分束器BS1分成两束方向不同的光路，其中一束光在声光调制器AOFS的作用下，角频率变为ω₀+Ω，再通过反光镜M1，第一光瞳p₁(x，y) 和第一凸透镜L1变成球面波；同时，另一束光通过反射镜M2，第二光瞳p₂(x，y)和第二凸透镜L2；

步骤2.频率为ω₀+Ω的球面波和频率为ω₀的平面波在第二分束器BS2处干涉形成实时菲涅尔波带板，然后再通过X-Y扫描振镜对物体进行扫描，置于物体后的光电探测器接收物体的透射光，最后经过解调得到全息图；

步骤3.重复步骤1和步骤2，以此获得N幅全息图；统一对N幅全息图的文件名进行处理，每一张图像名称修改为对应的全息图标签；

步骤4.利用获得的全息图以及对应的标签作为训练数据，训练一个能够识别全息图的模型。

其中，步骤2中获得全息图的具体过程如下：

步骤2-1.光波在第二分束器BS2处汇聚干涉形成菲涅尔波带板，再通过X-Y扫描振镜对物体进行扫描，该过程的光学传递函数为：

其中，x和y表示待测物体的位置，x′和y′为积分变量，z表示x-y扫描振镜到待测物体的距离，λ表示光波波长，表示波数，第一凸透镜和第二凸透镜的焦距均为f，k_x和k_y表示频域坐标，上标*表示共轭，p₁(x，y)和p₂(x，y)分别为第一光瞳函数和第二光瞳函数；