光纤作为现代高速大容量通信的基本载体，是世界互联互通的关键。随着近几十年来通信行业的快速发展，普通的单模光纤已经无法满足各种工业应用的特殊需求，因此在民用和军用领域应运而生的一系列内部结构复杂的光纤，如保偏光纤、多芯光纤和光子晶体光纤等，是必不可少的。
这些特种纤维的种类及其复杂的内部结构在一定程度上限制了它们的制造监控、光纤熔接和微纳加工。现有的端视检测、数字全息、光学断层扫描、透镜效应追踪偏振观察、高斯散射成像等方法存在无法满足当前需求的具体问题。
在发布在《光：先进制造》上的一篇新论文中，由中国南京大学工程与应用科学学院和先进微结构协同创新中心的徐飞教授及其同事领导的科学家团队开发了一种使用贝塞尔光束作为照明光源的方法，并从七芯光纤的侧面传输以进行成像。
通过数字相关方法验证了贝塞尔光束照明相对于传统方法的优势，同时结合深度学习方法，实现了对七芯光纤内部结构的高精度测量。
仿真研究表明，贝塞尔光束作为一种非衍射结构光，具有自愈特性，在散射介质中提供了较长的焦深，从而在基于贝塞尔光束的照明成像中实现了更小的散射、更清晰的光纤芯图案和更高的图像对比度。此外，贝塞尔光束在传输具有不同折射率的内部透明介质的离轴物体时提供了独特的效果，从而产生两条具有不同弯曲曲率的折射路径。
基于上述两个特征，与高斯光束照明相比，贝塞尔光束照明的图像在对不同旋转角度的特种光纤进行成像时可以看到更多的光纤芯。通过数字相关方法验证，基于贝塞尔光束的图像变化比高斯光束快得多，测量精度更高。
本文利用深度学习进一步提高了测量精度。深度学习模型处理捕获的图像，并直接输出预测的光纤旋转角度。此外，研究人员还收集了与建立训练数据库所用光纤不同的纤维图像，并将其输入到训练后的深度学习模型中，其预测结果也达到了良好的精度和准确度，表明深度学习方法在实际应用中具有较强的泛化能力和良好的鲁棒性。
结果表明，基于贝塞尔光束的方法在开发多芯光纤和光子晶体光纤中纤芯分布的精确和无损测量应用方面具有巨大的潜力。
