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Time-Efficient Convolutional Neural Network-Assisted Brillouin Optical Frequency Domain Analysis
- To our knowledge, this is the first report on a machine-learning-assisted Brillouin optical frequency domain analysis (BOFDA) for time-efficient temperature measurements. We propose a convolutional neural network (CNN)-based signal post-processing method that, compared to the conventional Lorentzian curve fitting approach, facilitates temperature extraction. Due to its robustness against noise, it can enhance the performance of the system. The CNN-assisted BOFDA is expected to shorten the measurement time by more than nine times and open the way for applications, where faster monitoring is essential.
Autor*innen: | Christos Karapanagiotis, Aleksander Wosniok, Konstantin HickeORCiD, Katerina Krebber |
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Dokumenttyp: | Zeitschriftenartikel |
Veröffentlichungsform: | Verlagsliteratur |
Sprache: | Englisch |
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch): | Sensors |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2021 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.6 Faseroptische Sensorik | |
Veröffentlichende Institution: | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
Verlag: | MDPI |
Jahrgang/Band: | 21 |
Ausgabe/Heft: | 8 |
Erste Seite: | 2724 |
DDC-Klassifikation: | Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie |
Freie Schlagwörter: | Brillouin distributed sensing; Fiber-optic sensors; Machine learning; Temperature and strain monitoring |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Umwelt |
Umwelt / Sensorik | |
DOI: | 10.3390/s21082724 |
URN: | urn:nbn:de:kobv:b43-524631 |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access") |
Lizenz (Deutsch): | Creative Commons - CC BY - Namensnennung 4.0 International |
Datum der Freischaltung: | 21.04.2021 |
Referierte Publikation: | Ja |
Datum der Eintragung als referierte Publikation: | 20.05.2021 |
Schriftenreihen ohne Nummerierung: | Wissenschaftliche Artikel der BAM |