РАЗРАБОТКА АППАРАТНОГО СРЕДСТВА ДЛЯ КОНТРОЛЯ ОПТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ - Сералы, А.Н.; Мехтиев, А.Д.; Зиятбекова, Г.З.; Бегалиева, К.Б.; Мехтиев, Р.А. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
Аннотация. В этой статье описано устройство экспериментальной установки для получения данных в формате изображения или коротких видеороликов. Для создания экспериментальной установки были использованы волоконно-оптические датчики (ВОП), лазеры нового поколения и камера FLG. Описан последовательный функционал экспериментального стенда, так же представлены данные и метрологические характеристики лазеров, которые дают возможность выбора при использовании в различных обстоятельствах. Кроме того, дальнейшие исследования и выбор методов машинного обучения для классификации данных зависят от качества обрабатываемой информации, поэтому в статье рассмотрены технические характеристики лазеров. В статье изложены результаты проверки стабильности лазерных излучателей (диодных лазеров) по таким параметрам, как оптическая мощность и длина волны, проведенной в аккредитованной лаборатории. На текущем этапе нашего исследования основное внимание уделяется сбору данных и мониторингу оптических параметров, которые изменяются при воздействии на волоконно-оптические датчики (ВОП), поэтому выбор лазера имеет решающее значение для получения точных данных. В статье представлены исследования отечественных ученых, которые использовали волоконно-оптические датчики, широко применяемые в строительстве и охранных системах, такие как решетка Брега. Дальнейшее исследование будет сосредоточено на распознавании данных и определении характера воздействия на датчики в определённый период времени с использованием нейросетей и методов глубокого обучения. Современные технологии развиваются стремительно, поэтому в процессе исследования могут произойти значительные изменения в выборе программных решений и интеграции данных. Поэтому экспериментальная установка обладает уникальными характеристиками и может быть модернизирована и усовершенствована в зависимости от применяемых технологий, таких как современные лазеры и FLG-камеры. Ключевые слова: волоконно-оптические датчики, лазеры, машинное обучение, решетка Брега, нейросети.