Исследование эффективности распознавания аберрированных вихревых пучков целых и полуцелых порядков с применением свёрточных нейронных сетей

Abstract

Объектом исследования данной работы являются методы машинного распознавания свёрточной нейронной сетью порядков вихревых пучков по изображениям, построенным с использованием функций математического представления их в полярных или декартовых координатах.Цель работы – исследование эффективности определения порядка вихревого оптического пучка свёрточными нейронными сетями по изображению. Промежуточная задача, решаемая в данной работе – формирование прикладной программы, посредством использования которой можно получить данные о порядке вихревого пучка, загрузив заранее подготовленное изображение.В ходе выполнения работы были исследованы механизмы построения изображения вихревых оптических пучков и принципы формирования свёрточной нейронной сети, применяемой при решении задачи классификации изображений. Система генерации изображений обучающего набора была реализована на языке программирования Python. Также система построения, обучения и тестирования модели свёрточной нейронной сети была описана с использованием