気球型光ファイバーと機械学習分析に基づく高感度・大範囲変位センサー

関心のあるパラメータの測定における高感度と広いダイナミックレンジの同時達成は、センサー開発において極めて重要です。本論文では、高感度と広いダイナミックレンジを持つ単純な気球型光ファイバーデバイスに基づいた変位センサーを示します。この機械学習（ML）分析によって強化されたアプローチは、測定した生データから抽出されたグローバルな特徴を活用し、従来の dip tracking 方法によってもたらされる制約されたダイナミックレンジの限界を克服しています。変位キャリブレーション範囲 0∼300 μm 内では、0.193 μm と低い平方根平均誤差が得られていますが、これは控えめなトレーニングデータセットを利用した結果です。キャリブレーション範囲内の見えない変位の信頼できる予測も実証されています。ML分析と組み合わせたこのシンプルな気球型ファイバーデバイスを使用したインテリジェントセンサーシステムは、さまざまな分野において広範囲で高精度の変位センシングアプリケーションに対する期待を持っています。