CN119826724A - 一种光纤形状重构方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种光纤形状重构方法及系统，包括：获取光纤参考信号与光纤测量信号；分别处理获取的光纤参考信号与光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；基于光纤参考光谱与光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声的波长偏移量；通过波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪后的应变信息；基于应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。本发明提供了一种光纤形状重构方法及系统，既能够实现良好的光纤三维形状重构精度，同时又能够有效提高光纤三维形状重构速度，有助于满足光纤三维形状重构应用的实时性要求。

Description

一种光纤形状重构方法及系统

技术领域

本发明涉及光纤传感技术领域，尤其涉及一种光纤形状重构方法及系统。

背景技术

多芯光纤形状传感是一种基于多芯光纤技术的传感方法，通过利用多个纤芯不同位置处的应变分布实现光纤三维形状重构的技术，广泛运用于结构健康监测、医疗手术机器人等领域。

现有技术中，光频域反射技术(Optical Frequency Domain Reflectometry，OFDR)是一种高精度的分布式光纤传感技术，常被应用于光纤三维形状重构中。对于光纤三维形状重构而言，既需要获得较高的三维形状重构精度，也需要较快的三维形状重构速度。现有的基于OFDR系统的光纤形状重构方法无法同时满足这两方面的需求，尤其是在高精度要求的情况下，光纤三维形状重构速度往往较慢，严重影响光纤三维形状重构的实时性，因此在实际应用时存在诸多局限性。

发明内容

本发明的目的在于针对现有基于OFDR系统的光纤形状重构方法在追求高形状重构精度的同时，无法兼顾形状重构实时性的问题，提出一种光纤形状重构方法及系统，采用该方法实现的光纤形状重构不仅可以达到传统的互相关解调算法的精度，而且大大提升了解调速度，从而实现快速、准确的光纤形状重构。

为了实现上述目的，本发明提出一种光纤形状重构方法及系统，具体实施方法为先利用OFDR形状传感装置采集光纤形状的信息；再利用离差运算和波长偏移量去噪模型处理应变数据，最后使用形状重构算法重构光纤形状。

一种光纤形状重构方法，所述方法包括：

在光纤无形状变化时获取光纤参考信号，在光纤有形状变化时获取光纤测量信号；

分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

基于所述光纤参考光谱与所述光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声信息的波长偏移量；

通过预训练的波长偏移量去噪模型，对所述波长偏移量进行降噪处理，获得去噪的应变信息；

基于所述应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

在一些实施例中，分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱，具体包括：

将获取的所述光纤参考信号、所述光纤测量信号进行快速傅里叶变换处理，分别获得参考时域结果和测量时域结果；

通过滑动窗口选取相同位置处的所述参考时域结果和所述测量时域结果；

将选取的同一位置的所述参考时域结果和所述测量时域结果分别进行逆傅里叶变换转换到波长域，分别获得局部参考光谱与局部测量光谱；

重复上述通过滑动窗口选取相同位置处的所述参考时域结果和所述测量时域结果的步骤，将获得所有所述局部参考光谱按先后顺序依次排列获得光纤参考光谱，将获得所有所述局部测量光谱按先后顺序依次排列获得光纤测量光谱。

在一些实施例中，光纤参考信号的表示公式包括：

所述光纤测量信号的表示公式包括：

其中，σ表示探测器的响应度，E₀表示光的强度，R_Z表示多芯光纤上位置Z处的背向瑞利散射系数，γ表示光源的调谐速率，f₀表示光源的初始频率，τ_z表示传输时延，Φ_z表示光源的相位噪声，表示由于应变导致的相位差。

在一些实施例中，由于应变ε_z导致的相位差的计算公式包括：

Δλ＝λ_c(1-P_e)ε_z；

其中，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数，c表示真空中光的传播速度，λ_c表示中心波长。

在一些实施例中，所述波长偏移量的表示公式包括：

Δλ＝λ_c(1-P_e)ε_z；

其中，Δλ表示波长偏移量，λ_c表示中心波长，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数；ε_z表示光纤受到的应变。

在一些实施例中，预设的所述波长偏移量去噪模型的建立包括：

获取样本集进行神经网络模型预训练，所述样本集包括多个训练样本与验证样本，所述训练样本与所述验证样本均包括噪声数据和应变数据；

若所述神经网络模型输出的所述应变数据与所述噪声数据的预设目标求出的损失值趋于稳定，则获得所述波长偏移量去噪模型；

预训练后的所述波长偏移量去噪模型用以对输入数据进行去噪，输入数据为含有相位噪声的应变数据，输出数据为去除噪声后的应变数据；

所述波长偏移量去噪模型的输入数据的表示公式如下：

其中，α₀表示应变的幅度，X₁表示低于基频的随机信号，α₁和α₂表示用于调整应变信号的变化的参数，Γ₀表示螺旋光纤的自旋速率，X₂表示Φ_z傅里叶变换后所体现的随机频率抖动。

在一些实施例中，所述波长偏移量去噪模型的框架包括DPDNet、MWCNN、RIDNet、Unet及RFDNet中任意一种或任意多种；

对应于所述光纤参考信号与所述光纤测量信号的光纤包括多芯直线光纤、多芯螺旋光纤、多芯弱光栅阵列光纤、多芯螺旋弱光栅阵列光纤、光纤束中的一种或任意多种；

所述形状重构算法包括弧长拼接法、Frenet标架及最小旋转标架中的任意一种。

在一些实施例中，所述获取光纤参考信号与光纤测量信号，包括：

通过OFDR形状传感装置的主干涉仪获取光纤处于不同形状时的信号；

通过所述OFDR形状传感装置的波长标定模块获取光源输出光的绝对波长；

通过所述OFDR形状传感装置的辅助干涉仪获取光源的输出光的相位变化；

通过所述OFDR形状传感装置的信号采集模块获取所述光纤处于不同形状时的信号、所述光源输出光的绝对波长、所述光源的输出光的相位变化得到光纤参考信号与光纤测量信号；

所述OFDR形状传感装置的光源通过第一隔离器连接至第一光纤耦合器，所述第一光纤耦合器分别连接所述主干涉仪模块与所述辅助干涉仪模块；所述辅助干涉仪连接所述波长标定模块；所述主干涉仪模块、所述辅助干涉仪模块及所述波长标定模块分别与所述信号采集模块连接。

在一些实施例中，所述辅助干涉仪模块包括：第二光纤耦合器、第三光纤耦合器、第二隔离器、第一光电探测器、光纤延迟线、第一法拉第旋转镜及第二法拉第旋转镜，所述第一光电探测器连接至所述信号采集模块；

所述主干涉仪模块包括：第四光纤耦合器、环行器、光开关、偏振分束器、第一平衡光电探测器、第二平衡光电探测器及传感光纤，所述第一平衡光电探测器、第二平衡光电探测器分别连接至所述信号采集模块；

所述波长标定模块包括：氰化氢气室与第二光电探测器，所述氰化氢气室连接所述第二光电探测器，所述第二光电探测器连接至所述信号采集模块；

所述第一光纤耦合器分别连接所述第二光纤耦合器与所述第四光纤耦合器；所述第二光纤耦合器分别连接所述氰化氢气室与所述第二隔离器；所述第二隔离器连接第三光纤耦合器，所述第三光纤耦合器分别连接所述光纤延迟线、所述第一法拉第旋转镜及所述第一光电探测器，所述光纤延迟线连接所述第二法拉第旋转镜；

所述第四光纤耦合器分别连接所述环行器与所述偏振分束器，所述环行器分别连接所述第一平衡光电探测器与所述光开关，所述光开关连接所述传感光纤，所述偏振分束器连接所述第二光电探测器。

一种光纤形状重构系统，用于执行第一部分任一项所述的一种光纤形状重构方法，包括：

信号获取部分，用以获取光纤参考信号与光纤测量信号；

光谱生成部分，用以分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

离差运算部分，用以基于所述光纤参考光谱与所述光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声的波长偏移量；

去噪处理部分，用以通过预训练的波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪的应变信息；

形状重构部分，用以基于所述应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

本发明的有益效果在于：区别于现有技术，本发明提供的一种光纤形状重构方法及系统，既能够实现良好的光纤三维形状重构精度，同时又能够有效提高光纤三维形状重构速度，有助于满足光纤三维形状重构应用的实时性要求；

具体地，运用离差运算算法，以获得光纤形状变化导致的波长偏移量，所需解调时间明显降低，进而提高了光纤三维形状重构的速度；通过离差运算算法获取波长偏移量的基础上，利用预设的波长偏移量去噪模型，对波长偏移量中存在的残余非线性调谐相位噪声进行去除，降低了噪声的影响。在提高解调速度的同时，又提升了重构精度，有助于实现实时光纤三维形状重构。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为实施例的光纤形状重构方法的流程图；

图2为实施例的预设的波长偏移量去噪模型的建立流程图；

图3为实施例的光纤形状重构的系统图；

图4为实施例的OFDR形状传感装置的组成结构图；

图5为实施例的光纤形状重构方法步骤示意图；

图6为实施例的波长偏移量去噪模型组成及去噪效果图；

图7为实施例的波长偏移量去噪模型组成示意图；

图8为实施例的光纤测量光谱与光纤参考光谱的示意图；

图9为实施例的离差运算算法后的波长偏移量示意图；

图10为实施例的光纤三维形状重构效果比较图。

附图标记：

1-信号获取部分；2-光谱生成部分；3-离差运算部分；4-去噪处理部分；5-形状重构部分；1a-光纤；11a-第一光纤耦合器；2a-辅助干涉仪模块；21a-第二光纤耦合器；22a-第三光纤耦合器；23a-第二隔离器；24a-第一光电探测器；25a-光纤延迟线；26a-第一法拉第旋转镜；27a-第二法拉第旋转镜；3a-主干涉仪模块；31a-第四光纤耦合器；32a-环行器；33a-光开关；34a-偏振分束器；35a-第一平衡光电探测器；36a-第二平衡光电探测器；37a-传感光纤；4a-波长标定模块；41a-氰化氢气室；42a-第二光电探测器；5a-信号采集模块；6a-光源；61a-第一隔离器。

具体实施方式

在下文中，将更全面地描述本公开的各种实施例。本公开可具有各种实施例，并且可在其中做出调整和改变。然而，应理解：不存在将本公开的各种实施例限于在此公开的特定实施例的意图，而是应将本公开理解为涵盖落入本公开的各种实施例的精神和范围内的所有调整、等同物和/或可选方案。

在下文中，可在本公开的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所公开的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本公开的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。

在本公开的各种实施例中，表述“或”或“A或/和B中的至少一个”包括同时列出的文字的任何组合或所有组合。例如，表述“A或B”或“A或/和B中的至少一个”可包括A、可包括B或可包括A和B二者。

在本公开的各种实施例中使用的表述(诸如“第一”、“第二”等)可修饰在各种实施例中的各种组成元件，不过可不限制相应组成元件。例如，以上表述并不限制所述元件的顺序和/或重要性。以上表述仅用于将一个元件与其它元件区别开的目的。例如，第一用户装置和第二用户装置指示不同用户装置，尽管二者都是用户装置。例如，在不脱离本公开的各种实施例的范围的情况下，第一元件可被称为第二元件，同样地，第二元件也可被称为第一元件。

应注意到：如果描述将一个组成元件“连接”到另一组成元件，则可将第一组成元件直接连接到第二组成元件，并且可在第一组成元件和第二组成元件之间“连接”第三组成元件。相反地，当将一个组成元件“直接连接”到另一组成元件时，可理解为在第一组成元件和第二组成元件之间不存在第三组成元件。

在本公开的各种实施例中使用的术语“用户”可指示使用电子装置的人或使用电子装置的装置(例如，人工智能电子装置)。

在本公开的各种实施例中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的并且并非意在限制本公开的各种实施例。如在此所使用，单数形式意在也包括复数形式，除非上下文清楚地另有指示。除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本公开的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本公开的各种实施例中被清楚地限定。

实施例1

本申请实施例提出了一种光纤形状重构方法，如图1所示，包括：

S100，获取光纤参考信号与光纤测量信号；

具体地，在本申请的一些实施例中，参考信号为多芯光纤处于无应力作用状态，即无形状变化时，光通过此状态下的多芯光纤时所产生的光信号；

光纤测量信号则为多芯光纤处于应力作用状态时，光通过此状态下的多芯光纤时所产生的光信号；

S200，分别处理获取的光纤参考信号与光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

具体地，在本申请的一些实施例中，如图8所示，对光纤参考信号处理后获得光纤参考光谱，对光纤测量信号处理后获得光纤测量光谱，光谱指的是通过分析光在光纤中的传播、散射或吸收等过程中与光纤形状、应力、温度等物理特性相关的光学信号。

S300，基于光纤参考光谱与光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声信息的波长偏移量；

通过离差运算算法，可以衡量光纤测量光谱中各时间点、各位置点的光纤测量信号与光纤参考图谱中对应的光纤参考信号之间存在的差异，从而获取光纤测量光谱中光纤测量信号与光纤参考图谱中对应的光纤参考信号的差异值，进而获得波长偏移量与波长偏移量的变化趋势，具体可以如图9所示。

更具体地，在本申请的一些实施例中，通过预设的离差运算算法可以获得光纤测量光谱与光纤参考光谱之间的差，当然，对于具体的离差运算算法在此并不做出限制。

S400，通过波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪后的应变信息；

具体地，在本申请的一些实施例中，应变信息包括或涉及波长偏移量去噪模型输出的应变数据。

可以理解地，经过离差运算算法获取的波长偏移量仍然存在着可调谐激光器的非线性调谐的残余相位噪声，相位噪声的存在将影响到光纤三维形状重构的精确性，因此需要对波长偏移量进行降噪处理，以获得光纤的应变信息；

预训练的波长偏移去噪模型是针对光纤形状传感过程中光纤应变变化的特点，提出的神经网络模型，以提高形状传感的准确性与解调速度。

S500，基于应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

具体地，在本申请的一些实施例中，基于解调后的应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

应变信息具体指的是光在光纤中传播时，光的传播特性对于光纤受到的外部应力的响应或反馈，这些响应或反馈被光纤传感器感应并收集组成的信息集合；

可选地，光的传播特性可以是光的反射、折射、传播速度或散射等，当然，对于光纤传感器感应的光的具体传播特性并不做出限制；

依据应变信息可以获取光纤受到外部应力的作用位置与作用程度，以此实现对光纤三维形态的重构。

进一步地，如图5所示，分别处理获取的光纤参考信号与光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱，具体包括：

将获取的光纤参考信号、光纤测量信号分别进行快速傅里叶变换处理，进而分别获得参考时域结果和测量时域结果；

通过滑动窗口选取相同位置处的参考时域结果和测量时域结果；

将选取的同一位置的参考时域结果和测量时域结果分别进行逆傅里叶变换处理，分别获得局部参考光谱与局部测量光谱；

重复上述通过滑动窗口选取相同位置处的参考时域结果和测量时域结果的步骤，将获得所有局部参考光谱按先后顺序依次排列获得光纤参考光谱，将获得所有局部测量光谱按先后顺序依次排列获得光纤测量光谱。

具体地，在本申请的一些实施例中，多芯光纤包括有多个纤芯，选取一个或多个需要求解应变的纤芯；

通过滑动窗口将光纤的整个信号分割成n个片段，可以理解地，n的值越大，对于光纤整个信号的划分越详细，越有助于提高光纤三维形态重构的准确性；对各光纤的信号片段的参考时域结果和测量时域结果分别进行逆傅里叶变换处理，以获得局部参考光谱与局部测量光谱。

进一步地，光纤参考信号的表示公式包括：

光纤测量信号的表示公式包括：

其中，σ表示探测器的响应度，E₀表示光的强度，R_Z表示多芯光纤上位置Z处的瑞利背散射系数，γ表示光源的调谐率，f₀表示初始频率，τ_z表示传输延迟，Φ_z表示光源的相位噪声，表示由于应变导致的相位差。

其中，光源为可调谐光源(TLS)；

主要通过探测器的响应度、光在光纤中的传播特性、光源的状态等对光纤参考信号与光纤测量信号分别进行计算；而光在光纤中的传播特性主要涉及光的强度、散射系数等；通过这些影响因素对光纤参考信号与光纤测量信号的计算，可以更为准确地体现光纤的应变信息，以进一步提高光纤三维形态重构的准确性。

进一步地，由于应变ε_z导致的相位差的计算公式包括：

其中，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数，c表示真空中光的传播速度，λ_c表示中心波长。

应变导致的相位差受到多种因素的影响，具体包括多芯光纤的中心波长、多芯光纤的材料的光弹系数、真空中光的传播速度；

其中，相位差与多芯光纤的折射率呈正相关关系，相位差与多芯光纤的折射率、真空中光的波长呈负相关关系；

在相位差的计算中，充分考虑到了多种相关影响因素，从而有助于提高相位差计算的准确性，进而提高光纤三维形态重构的准确性。

进一步地，波长偏移量的表示公式包括：

Δλ＝λ_c(1-P_e)ε_z；

其中，Δλ表示波长偏移量，λ_c表示中心波长，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数；ε_z表示光纤受到的应变。

通过离差运算算法可以获取光纤参考光谱和光纤测量光谱之间的波长偏移量，实现对光纤参考光谱和光纤测量光谱差异的比对，能够更为明显凸出地体现光纤受到外部应力作用的位置，及应力作用大小的变化趋势，且提高了解调速度，有助于提升光纤三维形状重构的实时性。

进一步地，如图2所示，预设的波长偏移量去噪模型的建立包括：

S401，获取样本集进行神经网络模型预训练，样本集包括多个训练样本与验证样本，训练样本与验证样本均包括噪声数据和应变数据；

具体地，在本申请的一些实施例中，训练样本的表现形式为模拟曲线，模拟曲线涉及的数据包括噪声、无相位噪声的应变数据和含有相位噪声的应变数据；

其中，应变数据指的是多芯光纤产生形变，即处于外部应力作用下产生的信号；为了充分仿真实验中的实际应变信息，光纤在进行形状时的初始部分不受应力作用。

具体地，应变数据还可以体现光纤受到应力作用的位置与受到应力作用程度的大小等，对于具体的应变数据在此并不做出限制。

S402，若神经网络模型输出的应变数据与噪声数据的预设目标求出的损失值趋于稳定，则获得所述波长偏移量去噪模型；

神经网络模型输出的应变数据与噪声数据的预设目标求出的损失值趋于稳定，则表示波长偏移量去噪模型训练完成。

S403，预训练后的波长偏移量去噪模型用于对输入数据进行去噪，输入数据为含有相位噪声的应变数据，输出数据为去噪后的应变数据。

进一步地，输入数据的表示公式如下：

其中，α₀表示应变的幅度，X₁表示低于基频的随机信号，α₁和α₂表示用于调整应变信号的变化的参数，Γ₀表示螺旋光纤的自旋速率，X₂表示Φ_z傅里叶变换后所体现的随机频率抖动；z表示位置坐标。

具体地，在本申请的一些实施例中，实际的输出数据与训练样本中预设的输出数据之间的均方误差定义为损失，波长偏移量去噪模型中使用了包括10000数据样本的数据样本集进行训练，采用的优化器是Adaptive Moment Estimation，学习率为10-3；用于波长偏移量去噪模型的Python版本为3.8，Pytorch版本为2.1.0，波长偏移量模型使用NVIDIARTX A5000GPU进行了200个训练轮次。

进一步地，波长偏移量去噪模型的框架包括DPDNet、MWCNN、RIDNet、Unet及RFDNet中任意一种或任意多种；

对应于光纤参考信号与光纤测量信号的光纤包括多芯直线光纤、多芯螺旋光纤、多芯弱光栅阵列光纤、多芯螺旋弱光栅阵列光纤、光纤束中的一种或任意多种；

形状重构算法包括弧长拼接法、Frenet标架及最小旋转标架中任意一种。

进一步地，对于具体的波长偏移量去噪模型的架构、光纤的类型、具体的形状重构算法在此并不做出限制；

进一步地，波长偏移量去噪模型中，编码器负责提取关键特征，解码器用于恢复数据细节，进行降维处理，以去除冗余信息并保留数据的核心内容。此外，激活层的非线性变换进一步增强了网络对噪声的识别和抑制能力，使得CNN在处理复杂光谱数据时表现出了卓越的性能和准确性。将OFDR的光谱特征与深度学习结合，不仅有效去除噪声，提升解调速率和精度，而且为光谱分析的自动化和智能化发展提供了强有力的技术支撑。

示例性地，如图6与图7所示，所述波长偏移量去噪模型以Unet模型架构为例，包括编码器与解码器；

编码器的主要任务为特征提取，从离差运算结果(波长偏移量)中捕获光谱的综合信息；解码器的作用主要是特征融合和维度恢复；经过上采样层、维度拼接和卷积后，可以得到光谱的融合特征，并输出去噪后的波长偏移量结果。

更具体地，在本申请的一些实施例中，所述波长偏移量去噪模型，包括编码器与解码器；

所述编码器包括：依次连接的四个编码器模块，各所述编码器模块包括依次连接的卷积层、批归一化层及池化层；

所述解码器包括：依次连接的四个解码器模块，各所述解码器模块包括依次连接的卷积层、批归一化层及采样层。

进一步地，如图4所示，获取光纤参考信号与光纤测量信号，以提高光纤参考信号与光纤测量信号获取的准确性，从而提升光纤参考光谱与光纤测量光谱的准确性，进而便于提高本申请实施例中的一种光纤重构方法中用过离差运算计算获得的波长偏移量的准确性，以提高光纤形态重构的真实性。

该OFDR形状传感装置包括：光源6a、光纤1a、主干涉仪模块3a、辅助干涉仪模块2a、波长标定模块4a及信号采集模块5a；

获取光纤参考信号与光纤测量信号，包括：

通过OFDR形状传感装置的主干涉仪3a获取光纤1a处于不同形状时的信号；

通过OFDR形状传感装置的波长标定模块4a获取光源6a输出光的绝对波长；

通过OFDR形状传感装置的辅助干涉仪2a获取光源6a的输出光的相位变化；

通过所述OFDR形状传感装置的信号采集模块5a获取光纤1a处于不同形状时的信号、光源6a输出光的绝对波长、光源6a的输出光的相位变化得到光纤参考信号与光纤测量信号；

光源6a通过第一隔离器61a连接光纤1a，光纤1a分别连接主干涉仪模块3a与辅助干涉仪模块2a；辅助干涉仪模块2a连接波长标定模块4a；

主干涉仪模块3a、辅助干涉仪模块2a及波长标定模块4a分别与信号采集模块5a连接。

其中，光源6a为可调谐激光源，用于发射光信号，为三维形状待重构的光纤提供稳定的光信号；光纤1a用以传输来自光源6a的光信号；第一隔离器61a连接光源6a与第一光耦合器11a，用以减少外部环境对光源6a信号稳定性的干扰，进而提高测量精度；主干涉仪模块3a用于获取光纤处于不同形状时的信号，辅助干涉仪模块2a用于获取可调谐激光器的输出光的相位变化；波长标定模块4a，用于获取光源输出光的绝对波长，提高光源6a波长的准确性和一致性。

进一步地，如图4所示，光纤1a包括：第一光纤耦合器11a，第一光纤耦合器11a为90:10的光纤耦合器，光信号输出占比为90％的输出端连接连接主干涉仪模块3a，光信号输出占比为10％的输出端连接辅助干涉仪模块2a；

辅助干涉仪模块2a包括：第二光纤耦合器21a、第三光纤耦合器22a、第二隔离器23a、第一光电探测器24a、光纤延迟线25a、第一法拉第旋转镜26a、第二法拉第旋转镜27a；

第二光纤耦合器21a、第三光纤耦合器22a均为50:50的光纤耦合器，光纤延迟线25a长度为50米；

主干涉仪3a模块包括：第四光纤耦合器31a、环行器32a、光开关33a、偏振分束器34a、第一平衡光电探测器35a、第二平衡光电探测器36a及传感光纤37a；

第四光纤耦合器31a为90:10的光纤耦合器，光信号输出占比为90％的输出端连接连接环形器32a，光信号输出占比为10％的输出端连接偏振分束器34a；

波长标定模块4a包括：氰化氢气室41a与第二光电探测器42a，氰化氢气室41a连接第二光电探测器42a，第二光电探测器42a连接信号采集模块5a；

第一光纤耦合器11a分别连接第二光纤耦合器21a与第四光纤耦合器31a；第二光纤耦合器21a分别连接氰化氢气室41a与第二隔振器23a；第二隔振器23a连接第三光纤耦合器22a，第三光纤耦合器22a分别连接光纤延迟线25a、第一法拉第旋转镜26a及第一光电探测器24a，光纤延迟线25a连接第二法拉第旋转镜27a，第一光电探测器24a连接信号采集模块5a；

第三光纤耦合器22a的两个光束产生的拍频信号由第一光电探测器24a检测，并用作数据采集组件的外部时钟，补偿光源6a非线性调谐的影响。

第四光纤耦合器31a分别连接环行器32a与偏振分束器34a，环行器32a分别连接第一平衡光电探测器35a与光开关33a，光开关33a连接传感光纤37a，偏振分束器34a连接第二光电探测器42a，第一平衡光电探测器35a、第二平衡光电探测器36a分别连接信号采集模块5a。

主干涉仪模块3a通过10：90第四光纤耦合器31a分为参考臂和测量臂，90％的光到达测量臂，并通过环行器和光开关33a后传输到传感光纤37a；来自传感光纤37a的背向瑞利散射信号返回到环行器32a和偏振分束器34a，偏振分束器34a将光分为s光和p光，并使用第一平衡光电探测器35a、第二平衡光电探测器36a分别进行收集；辅助干涉仪2a和主干涉仪3a的四个信号均由四通道的信号采集组件5a采集。

其中，对s光和p光的收集位置和特定的偏振方向不作要求。

本发明提出的一种光纤形状重构方法进行了光纤三维形状的重构，并对重构效果进行验证，实验内容与实验结果如下：

将长为31.14cm的多芯光纤缠绕在一个半径为5cm的圆柱体上，利用OFDR装置采集各个纤芯的光谱信息，并设置标准组、对照组与实验组，即分别通过互相关运算与本申请的光纤形状重构方法来解调应变信息，最后基于处理获取的两组应变信息，通过形状重构算法对此时光纤的形状进行重构。

重构结果如图10所示，其中,点状线为圆柱体模型曲线，即为图例2，虚线为经过互相关运算后的重构曲线，即为图例3，实线为本申请光纤形状重构方法处理后获得的重构曲线，即为图例1；

由图10可知，点状线与实线的重合度高于点状线与虚线的重合度，因此可见本申请的光纤形状重构方法中预设的离差运算算法及波长偏移量去噪模型用以处理获取应变信息，明显提高了光纤三维形状重构精度；

在解调速度上，互相关运算处理一条应变数据需要211.392605秒，离差应变快速解调运算处理一条应变数据需要0.006045秒，互相关运算后的曲线欧氏距离均方根误差为0.0935cm，离差应变快速解调运算后的曲线欧氏距离均方根误差为0.0755cm。

综上，本发明提出的一种光纤形状重构方法中，利用离差运算与偏移量去噪模型的解调方法可以有效替代互相关运算，不仅减少了解调时间，也提升了解调精度。

本发明实施例至少具备以下有益效果：

本发明实施例提供了一种光纤形状重构方法，既能够实现良好的光纤三维形状重构精度，同时又能够有效提高光纤三维形状重构速度，有助于满足光纤三维形状重构应用的实时性要求；

具体地，运用预设的离差运算算法，以获得光纤形状变化导致的波长偏移量，所需解调时间明显降低，进而提高了光纤三维形状重构的速度，增强了实时性；在通过离差运算算法获取波长偏移量的基础上，利用预设的波长偏移量去噪模型，对波长偏移量中存在的残余非线性调谐相位噪声进行去除，降低了相位噪声的影响。在提高解调速度的同时，又提升了重构精度，从而有助于实现实时光纤三维形状重构。

实施例2

本发明实施例提供了一种光纤形状重构系统，用于执行实施例1的一种光纤形状重构方法，如图3所示，包括：

信号获取部分1，用以获取光纤参考信号与光纤测量信号；

光谱生成部分2，用以分别处理获取的光纤参考信号与光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

离差运算部分3，用以基于光纤参考光谱与光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声的波长偏移量；

去噪处理部分4，用以通过预训练的波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪的应变信息；

形状重构部分5，用以基于应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

其余与实施例1相同或相似内容，在此并不赘述。

本领域技术人员可以理解实施场景中的装置中的模块可以按照实施场景描述进行分布于实施场景的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施场景的一个或多个装置中。上述实施场景的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

上述本发明序号仅仅为了描述，不代表实施场景的优劣。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施场景，但是，本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种光纤形状重构方法，其特征在于，包括：

获取光纤参考信号与光纤测量信号；

分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

基于所述光纤参考光谱与所述光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声信息的波长偏移量；

通过波长偏移量去噪模型，对所述波长偏移量进行降噪处理，获得去噪后的应变信息；

基于所述应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。

2.根据权利要求1所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱，具体包括：

将获取的所述光纤参考信号、所述光纤测量信号进行快速傅里叶变换处理，分别获得参考时域结果和测量时域结果；

通过滑动窗口选取相同位置处的所述参考时域结果和所述测量时域结果；

将选取的同一位置的所述参考时域结果和所述测量时域结果分别进行逆傅里叶变换转换到波长域，分别获得局部参考光谱与局部测量光谱；

重复上述通过滑动窗口选取相同位置处的所述参考时域结果和所述测量时域结果的步骤，将获得所有所述局部参考光谱按先后顺序依次排列获得光纤参考光谱，将获得所有所述局部测量光谱按先后顺序依次排列获得光纤测量光谱。

3.根据权利要求2所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，光纤参考信号的表示公式包括：

所述光纤测量信号的表示公式包括：

其中，σ表示探测器的响应度，E₀表示光的强度，R_Z表示多芯光纤上位置Z处的背向瑞利散射系数，γ表示光源的调谐速率，f₀表示光源的初始频率，τ_z表示传输时延，Φ_z表示光源的相位噪声，表示由于应变导致的相位差。

4.根据权利要求3所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，由于应变ε_z导致的相位差的计算公式包括：

其中，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数，c表示真空中光的传播速度，λ_c表示中心波长。

5.根据权利要求1所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，所述波长偏移量的表示公式包括：

Δλ＝λ_c(1-P_e)ε_z；

其中，Δλ表示波长偏移量，λ_c表示中心波长，P_e表示多芯光纤的材料的光弹系数；ε_z表示光纤受到的应变。

6.根据权利要求1所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，预设的所述波长偏移量去噪模型的建立包括：获取样本集进行神经网络模型预训练，所述样本集包括多个训练样本与验证样本，所述训练样本与所述验证样本均包括噪声数据和应变数据；

若所述神经网络模型输出的所述应变数据与所述噪声数据的预设目标求出的损失值趋于稳定，则获得所述波长偏移量去噪模型；

预训练后的所述波长偏移量去噪模型用以对输入数据进行去噪，输入数据为含有相位噪声的应变数据，输出数据为去除噪声后的应变数据；

所述波长偏移量去噪模型的输入数据的表示公式如下：

其中，α₀表示应变的幅度，X₁表示低于基频的随机信号，α₁和α₂表示用于调整应变信号的变化的参数，Γ₀表示螺旋光纤的自旋速率，X₂表示Φ_z傅里叶变换后所体现的随机频率抖动。

7.根据权利要求1所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，所述波长偏移量去噪模型的框架包括DPDNet、MWCNN、RIDNet、Unet及RFDNet中任意一种或任意多种；

对应于所述光纤参考信号与所述光纤测量信号的光纤包括多芯直线光纤、多芯螺旋光纤、多芯弱光栅阵列光纤、多芯螺旋弱光栅阵列光纤、光纤束中的一种或任意多种；

所述形状重构算法包括弧长拼接法、Frenet标架及最小旋转标架中的任意一种。

8.根据权利要求1所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，其特征在于，

所述获取光纤参考信号与光纤测量信号，包括：

通过OFDR形状传感装置的主干涉仪获取光纤处于不同形状时的信号；

通过所述OFDR形状传感装置的波长标定模块获取光源输出光的绝对波长；

通过所述OFDR形状传感装置的辅助干涉仪获取光源的输出光的相位变化；

通过所述OFDR形状传感装置的信号采集模块获取所述光纤处于不同形状时的信号、所述光源输出光的绝对波长、所述光源的输出光的相位变化得到光纤参考信号与光纤测量信号；

所述OFDR形状传感装置的光源通过第一隔离器连接至第一光纤耦合器，所述第一光纤耦合器分别连接所述主干涉仪模块与所述辅助干涉仪模块；所述辅助干涉仪连接所述波长标定模块；所述主干涉仪模块、所述辅助干涉仪模块及所述波长标定模块分别与所述信号采集模块连接。

9.根据权利要求8所述的一种光纤形状重构方法，其特征在于，所述辅助干涉仪模块包括：第二光纤耦合器、第三光纤耦合器、第二隔离器、第一光电探测器、光纤延迟线、第一法拉第旋转镜及第二法拉第旋转镜，所述第一光电探测器连接至所述信号采集模块；

所述主干涉仪模块包括：第四光纤耦合器、环行器、光开关、偏振分束器、第一平衡光电探测器、第二平衡光电探测器及传感光纤，所述第一平衡光电探测器、第二平衡光电探测器分别连接至所述信号采集模块；

所述波长标定模块包括：氰化氢气室与第二光电探测器，所述氰化氢气室连接所述第二光电探测器，所述第二光电探测器连接至所述信号采集模块；

所述第一光纤耦合器分别连接所述第二光纤耦合器与所述第四光纤耦合器；所述第二光纤耦合器分别连接所述氰化氢气室与所述第二隔离器；所述第二隔离器连接第三光纤耦合器，所述第三光纤耦合器分别连接所述光纤延迟线、所述第一法拉第旋转镜及所述第一光电探测器，所述光纤延迟线连接所述第二法拉第旋转镜；

所述第四光纤耦合器分别连接所述环行器与所述偏振分束器，所述环行器分别连接所述第一平衡光电探测器与所述光开关，所述光开关连接所述传感光纤，所述偏振分束器连接所述第二光电探测器。

10.一种光纤形状重构系统，其特征在于，用于执行权利要求1至7任一项所述的一种光纤形状重构方法，包括：

信号获取部分，用以获取光纤参考信号与光纤测量信号；

光谱生成部分，用以分别处理获取的所述光纤参考信号与所述光纤测量信号，获得光纤参考光谱与光纤测量光谱；

离差运算部分，用以基于所述光纤参考光谱与所述光纤测量光谱，运用预设的离差运算算法，获得包含噪声的波长偏移量；

去噪处理部分，用以通过预训练的波长偏移量去噪模型，对波长偏移量进行降噪处理，获得去噪的应变信息；

形状重构部分，用以基于所述应变信息，通过形状重构算法实现对光纤形状的重构。