公开(公告)号：CN116858808A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310837943.9

申请日：2023-07-07

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘俊 ,  邵涛 ,  张敏洋 ,  汪园香 ,  胡友友 ,  张明明

IPC: G01N21/45 ,  G01N21/01

Abstract: 本发明公开了一种基于量子纠缠的光学干涉仪及折射率探测方法，包括沿光路依次设置的孪生双光束产生装置、混合干涉仪和光电探测系统；孪生双光束产生装置的输出端与混合干涉仪的输入端连接，混合干涉仪的输出端与光电探测系统连接；所述混合干涉仪包括探测光和共轭光，其中，共轭光的反射光路上设有折射率传感器，并通过光电探测系统对混合干涉仪输出的信号光强度与参考光比较，通过测量强度变化获得折射率变化量。本发明利用明亮纠缠孪生双光束注入光学干涉仪对等离子体折射率传感器进行探测，折射率灵敏度可以突破量子噪声极限达到亚散粒噪声极限；利用量子信号光和参考光进行强度差探测，探测效率优于直接强度探测，探测损耗会远低于强度探测。

公开(公告)号：CN117333856A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311373901.0

申请日：2023-10-23

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 刘俊 ,  张敏洋 ,  李晨露 ,  阮鹏翔 ,  陈东旭

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高维和混合维度轨道角动量识别与重构方法，预先获取光强度分布图像，为每个光强度图像打上与之相对应的轨道角动量标记，构建数据集，并划分为训练集和测试集；将轨道角动量分类定义为维度分类问题，分为单类别任务、多类别任务和多标签任务；单类别任务和多类别任务采用ResNet34模型进行训练；多标签任务采用基于编码技术的深度学习模型进行编码和解码；分别将测试集输入已经训练完成的深度学习模型中，识别任意高维度的轨道角动量信息以及基于混合维度的轨道角动量的子维度分析，分别获取其重构过程的准确率。本发明避免了对复杂硬件设备的依赖，大大降低了系统的成本和复杂性，同时提高了识别速度和准确性。

公开(公告)号：CN119760310A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411827556.8

申请日：2024-12-12

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 张明明 ,  张敏洋 ,  刘俊 ,  朱志宇 ,  胡友友 ,  赵明琳

IPC: G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的LG模式光学角动量状态识别方法及系统，包括：LG模式提取：利用SLM从输入的光学图像或信号中生成LG模式；数据预处理与离散化处理：对通过SLM生成的LG模式数据进行预处理，同时将连续型数据离散化，以输入深度学习模型；构建双阶段ResNet50深度学习模型：将离散化后的LG模式数据输入到深度学习模型中进行训练和识别；在第一阶段，模型对基本层进行分类，以定义不同维度中OAM数据集的类别；在第二阶段，基于初始分类进行详细的子分类；模型验证与优化：对训练好的深度学习模型进行验证和优化。本发明通过采用定制的双阶段神经网络架构和对结构光的横向空间模式状态空间进行离散化处理，实现了出色的OAM状态识别准确率。