[发明专利]一种涡旋电子模态识别系统、方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种涡旋电子模态识别系统，其特征在于，包括：

涡旋电子产生模块，用于产生回旋的电子，并与接收的OAM电磁波的轨道角动量耦合产生携带不同模态OAM的涡旋电子波束；

衍射放大模块，用于衍射放大所述涡旋电子波束的尺寸；

图像接收与采集模块，用于接收衍射放大的涡旋电子波束并采集得到OAM场强分布图像；

数据处理和识别模块，连接于所述图像接收与采集模块之后，用于接收所述OAM场强分布图像并进行数据处理和OAM模态识别，所述数据处理和识别模块包括：

训练数据制备子模块，用于产生受剩余磁场影响的包含非线性畸变的OAM场强分布图像作为人工智能模型训练子模块的训练数据，其中，所述剩余磁场是指涡旋电子产生模块产生的在衍射放大模块到图像接收与采集模块之间逐渐衰减的磁场；

人工智能模型训练子模块，用于构建人工智能模型，并利用所述训练数据进行人工智能模型训练，从而得到验证识别准确率最高的人工智能模型；

模态识别子模块，使用所述验证识别准确率最高的人工智能模型对图像接收与采集模块采集的OAM场强分布图像进行实时OAM模态识别，所述训练数据包含受不同程度的剩余磁场影响的OAM场强分布图像，其中受所述剩余磁场影响产生的非线性畸变指的是OAM场强分布图像发生非线性发散和非线性会聚中的一种或多种情况，

所述非线性发散和非线性会聚指的是，电子经所述剩余磁场畸变前后的两点距电子回旋中心O的距离满足下列关系：

其中r和r'分别是畸变前后电子在柱坐标下距电子回旋中心O的距离，R是电子回旋运动的半径，β是电子回旋运动的圆心角，并且，畸变前后电子的位置相对于电子回旋中心O的偏转角度由下式得到：

α＝arcsin(2R[sin(β/2)]²/r'²)。

2.根据权利要求1所述的一种涡旋电子模态识别系统，其特征在于，用拉盖尔-高斯涡旋电子波束模拟沿z轴方向携带不同模态OAM的涡旋电子波束，其表达式为：

其中是携带OAM的涡旋电子波束的波函数，是由径向量子数n和OAM模态数l决定的常数，是广义拉盖尔多项式，是束腰半径，其中是约化普朗克常数，e是元电荷，B是电子波束外部环境的磁感应强度，i是虚数单位，是柱坐标系的三个坐标变量，k是波数。

3.根据权利要求1所述的一种涡旋电子模态识别系统，其特征在于，所述涡旋电子产生模块产生的涡旋电子波束包括携带纯态OAM的涡旋电子波束，和/或多个混合态OAM的涡旋电子波束，其中，任一混合态OAM是多个纯态OAM组合而成。

4.根据权利要求1所述的一种涡旋电子模态识别系统，其特征在于，

所述涡旋电子产生模块包括电源、回旋管、超导磁体，其中回旋管包括电子枪和电子回旋产生模块，超导磁体位于电子回旋产生模块外，电源为电子枪供电，电子枪发射并加速的电子进入电子回旋产生模块，在超导磁体的磁场作用下进行回旋运动，OAM电磁波将其轨道角动量耦合到回旋的电子上，从而产生携带不同模态OAM的涡旋电子波束；

所述衍射放大模块包括对所述涡旋电子波束进行衍射放大的多金晶体薄膜；

图像接收与采集模块包括荧光屏和相机，所述荧光屏用于接收经衍射放大后的涡旋电子波束，所述相机用于采集荧光屏上的图像作为OAM场强分布图像。

5.根据权利要求1所述的一种涡旋电子模态识别系统，其特征在于，所述人工智能模型包括卷积神经网络、决策树、多分类支持向量机和K近邻算法中一种或多种的组合。