Yapay sinir ağları yardımıyla kendinden karışımlı (self mixing) interferometrik sistemlerde gürültü azaltma
Noise reduction in self-mixing interferometric systems with the help of artificial neural networks
Yazar: CEYDA YILMAZ
Danışman: PROF. DR. HÜSEYİN SARI ; PROF. DR. HALİL BERBEROĞLU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Fizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Fizik ve Fizik Mühendisliği = Physics and Physics Engineering

Özet:
Bir lazer diyottan çıkan ışığın bir hedeften geri yansıdıktan sonra kendi oyuğuna girerek girişim deseni oluşturması kendinden karışımlı interferometre olarak bilinir. Bu tür interferometreler az sayıda optik bileşen içerdiğinden kompakt ve düşük maliyetlidir. Yer değiştirme, hız ve mesafe ölçümü gibi çeşitli parametrelerin tespiti için kullanımının yanı sıra kırılma indisi ve yüzey pürüzlülüğü gibi malzeme karakterizasyonunda da kullanılabilmektedir. Optik geri besleme etkisine dayanarak oyuk içinde oluşan girişim sinyali, ölçümlerin doğruluğunu etkileyecek çeşitli gürültüler içermektedir. Birçok potansiyel uygulama alanı için elde edilen sinyallerin kalitesi son derece önemlidir. Yapay sinir ağlarının karmaşık kalıpları kolaylıkla öğrenebilme ve tahmin yapabilme yeteneğinin bu tür interferometrelere uygulanarak sinyal hassasiyetini arttırması umut verici bir yaklaşım sunmaktadır. Bu tez çalışmasının temelini oluşturan interferometreler için derin otokodlayıcı yapay sinir ağı modeli geliştirilerek, bu tür girişim sinyallerinin analizini kolaylaştırılacak bir ön işleme adımı önerilmiştir. Bu amaç doğrultusunda; önce temiz sentetik veri sinyalleri oluşturulmuş, daha sonra bu sinyaller üzerine beyaz gauss ve benek gürültüsü eklenmiştir. Daha sonra oluşturulan model, bu veriler ile eğitilmiştir. Bu esnada eğitim verileri, kendinden tamamen farklı değerlerle oluşturulmuş doğrulama verilerinin hata sonuçları ile kıyaslanmış ve tatminkâr bir sonuca ulaşıldığında eğitim tamamlanmıştır. Daha sonra kontrollü bir test verisi üzerinde model performansı değerlendirilmiş, çeşitli yer değişim sinyalleri için bu başarı ayrıntılı olarak incelenmiştir. Çalışmada ayrıca geliştirilen bu model, geleneksel sinyal filtreleri ile kıyaslanmıştır.

Abstract:
The phenomenon called a self-mixing interferometer, can be explained by the fact that light emitted from a laser diode enters its cavity after being reflected from a vibrating target, creating an interference pattern. Such interferometers are compact and cost-effective because they contain few optical components. In addition to its use for detecting various parameters such as displacement and vibration, it can also be used for material characterization such as refractive index and surface roughness. The interference signal generated in the cavity contains various noises that affect the accuracy of the measurements. The quality of the signals obtained is extremely important for many potential application areas. The ability of artificial neural networks to easily learn and predict complex patterns offers a promising approach to improving signal sensitivity by applying them to such interferometers. In this thesis, a deep auto-encoder network model for interferometers is developed and a pre-processing step is proposed to facilitate the analysis of such interference signals. For this purpose, clean synthetic data signals are first generated and then white Gaussian and speckle noise are added. The model is then trained with these data. In the meantime, the training data were compared with the error results of the validation data generated with entirely different values, and the training was completed when a satisfactory result was reached. The model performance was then evaluated on a controlled test data set, and this performance was analyzed in detail for various displacement signals. The model is also compared to a conventional signal filter.