Optical classification and reconstruction through multimode fibers

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Edebiyat Fakültesi, Fizik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ŞAHİN KÜREKCİ

Danışman: Emre Yüce

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bir ışık demeti yüksek saçıcılık özelliklerine sahip bir ortamdan geçtiğinde, ortam içerisindeki karmaşık saçıcılıktan ötürü iki boyutlu düzensiz şiddet dağılımları (benek desenleri) oluşur. Giriş sinyali ve yayılma ortamının karakteristiği hakkında değerli bilgiler içermelerine rağmen benek desenlerini çözümlemenin zor olması saçıcı ortam üzerinden görüntülemeyi oldukça zorlayıcı bir hâle getirir. Kipsel dağılım yoluyla girişteki bilgiyi karıştırmaları ve uzak uçta benek desenleri yaratmaları sebebiyle çok modlu fiberler de saçıcı ortamlara benzer davranışlar gösterirler. Çok modlu fiberlerin büyük miktarda veriyi eşzamanlı olarak uzun mesafeler boyunca iletme yeteneğine sahip kompakt ve düşük maliyetli yapılar olmaları sebebiyle, bir çok modlu fiber tarafından yaratılan benek desenini çözümlemenin ve girişteki bilgiyi tekrar oluşturmanın fiber optik iletişim, sensör teknolojisi, optik görüntüleme ve endoskopi gibi invazif biyomedikal uygulamaları içeren geniş uygulama alanlarına büyük etkileri vardır. Bu tez çalışmasında, benek desenlerini çözümlüyoruz ve bir çok modlu fiberin yakın ucundaki giriş bilgisini üç farklı senaryoda yeniden oluşturuyoruz. Giriş sinyallerimiz ikili rakamlar şeklinde kodlanmış sayıları, el yazısıyla yazılmış harfleri ve optik frekansları içeriyor. El yazısıyla yazılmış harfleri sınıflandırmak ve yeniden oluşturmak için bir derin öğrenme modeli eğitirken diğer durumlar için girişteki sinyalleri ve çıkıştaki benekli desenleri birbiriyle ilişkilendiren bir iletim matrisi oluşturarak ters yayılım problemini cebirsel olarak çözdük. Tüm durumlarda benek deseni ile o desene ait giriş sinyali arasındaki ilişki düşük hata oranlarıyla öğrenildi, dolayısıyla sinyaller kendileri tarafından oluşturulan benek desenleri kullanılarak başarılı bir şekilde sınıflandırıldı ve yeniden oluşturuldu. Rakamları, harfleri ya da görüntüleri benek deseni bilgisi ile sınıflandırmak optik görüntülemede, optik iletişimde ve kriptografide faydalı olabilecek sistemler inşa etmeyi amaçlamaktayken optik frekansların sınıflandırılması ise özgün spektrometreler inşa etmenin önünü açmaktadır. Halihazırda mevcut olan kompakt, düşük bütçeli ve yüksek çözünürlüklü çok modlu fiber spektrometreyi tekrarlamanın yanı sıra, algılama tarafındaki kompaktlığı artırmak ve sistemin uygulama alanlarını genişletmek amacıyla tek pikselli bir fiber spektrometre inşa ediyoruz. Sunduğumuz tek pikselli spektrometre, dalga önünü uzaysal bir ışık modülatörü ile şekillendirerek ışığın odaklandığı sabit bir hedef bölgenin entegre yoğunluk ölçümlerine dayanmaktadır. Uzaysal ışık modülatörleri ve dalga önü şekillendirme teknikleri, istenen giriş sinyallerini oluşturmak için bu tezdeki diğer sınıflandırma çalışmalarında da kullanılmıştır.