[15p-A202-1~14] 3.2 情報フォトニクス・画像工学（旧3.3）

[15p-A202-11] 機械学習を用いたマルチモードファイバ波長系とそのポアソン強度揺らぎと暗計数に対する耐性

〇(M2)奥山 皓介¹、西脇 大輔¹、松野 裕¹、行方 直人²、井上 修一郎² (1.日大理工、2.日大量子)

キーワード：深層学習、マルチモードファイバ

分光器は光を波長ごとに分離しその相対強度を測定できる装置であり、食品分析などに利用されている。今回使用した小型かつ高波長分解なマルチモードファイバは複数伝播モードが干渉することによって発生するスペックルパターンから入力波長またはスペクトルを推定することができる。この手法は雑音等の影響を強く受けるため、本研究ではSP画像から入力光スペクトル再構成する手順を全て深層学習に置き換えることを検討してきた。