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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种基于深度学习的光纤微结构制备方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119027717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410992052.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的光纤微结构制备方法是由王义平;孔昱昊;付彩玲;彭振威;史亚博设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的光纤微结构制备方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的光纤微结构制备方法，包括如下步骤：采集加工区域的首端图像和末端图像；计算得到所述首端图像和末端图像的灰度位置分布图；将所述首端图像和末端图像的灰度位置分布图输入到完成训练的深度学习模型中，得到所述深度学习模型输出的首端位移量和末端位移量；根据所述首端位移量和末端位移量，带动所述加工区域进行位移，以将飞秒激光的光斑焦点聚焦在所述加工区域的首端中心和末端中心上，并获得首端中心坐标和末端中心坐标；根据所述加工区域的首端中心坐标和末端中心坐标，确定所述加工区域的中心轴线；根据所述加工区域的中心轴线，带动所述加工区域进行位移，以使所述飞秒激光的光斑焦点在所述加工区域内制备出所需的微结构。该光纤微结构制备方法可提高光纤聚焦速度和聚焦精度。

本发明授权一种基于深度学习的光纤微结构制备方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光纤微结构制备方法，其特征在于，待加工光纤具有至少一个加工区域；所述光纤微结构制备方法包括如下步骤： 步骤S1：采集所述加工区域的首端图像； 步骤S2：计算得到所述首端图像的灰度位置分布图； 步骤S3：将所述首端图像的灰度位置分布图输入到完成训练的深度学习模型中，得到所述深度学习模型输出的与该灰度位置分布图相对应的标签，并通过查表方式匹配与该标签相对应的首端位移量； 步骤S4：根据所述首端位移量，带动所述加工区域进行位移，以将飞秒激光的光斑焦点聚焦在所述加工区域的首端中心上，并获得首端中心坐标； 步骤S5：采集所述加工区域的末端图像； 步骤S6：计算得到所述末端图像的灰度位置分布图； 步骤S7：将所述末端图像的灰度位置分布图输入到完成训练的深度学习模型中，得到所述深度学习模型输出的与该灰度位置分布图相对应的标签，并通过查表方式匹配与该标签相对应的末端位移量； 步骤S8：根据所述末端位移量，带动所述加工区域进行位移，以将飞秒激光的光斑焦点聚焦在所述加工区域的末端中心上，并获得末端中心坐标； 步骤S9：根据所述加工区域的首端中心坐标和末端中心坐标，确定所述加工区域的中心轴线； 步骤S10：根据所述加工区域的中心轴线，带动所述加工区域进行位移，以使所述飞秒激光的光斑焦点在所述加工区域内制备出所需的微结构。

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