【摘 要】
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现如今,量子精密测量技术已经成为量子信息应用方面的研究热点之一。矢量磁场探测是量子精密测量的重要分支之一,在基础物理、生物医学以及材料科学等领域都有着广泛的应用。金刚石氮-空位（Nitrogen-Vacancy,NV）色心作为一种优秀的固态自旋体系,在量子精密测量领域有着广泛的应用。NV色心具有不同种类的轴向,这一特点为其在矢量磁场探测方向的应用提供了理论支持,并且其轴向信息的准确度直接影响着矢量
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现如今,量子精密测量技术已经成为量子信息应用方面的研究热点之一。矢量磁场探测是量子精密测量的重要分支之一,在基础物理、生物医学以及材料科学等领域都有着广泛的应用。金刚石氮-空位（Nitrogen-Vacancy,NV）色心作为一种优秀的固态自旋体系,在量子精密测量领域有着广泛的应用。NV色心具有不同种类的轴向,这一特点为其在矢量磁场探测方向的应用提供了理论支持,并且其轴向信息的准确度直接影响着矢量磁场测量的精度。为实现矢量磁场的测量,我们需要在块状金刚石中选取三种不同轴向的NV色心,并以此建立空间三维基矢,进一步获得磁场的矢量信息。为了快速而准确地标定在实验室坐标系下的NV色心轴向,本文基于NV色心的角向偏振光成像原理,提出了一种利用机器学习的拟合方法,能够根据角向偏振光束扫描图像,实现金刚石NV色心轴向信息的识别与计算。本文首先基于一种卷积神经网络模型实现了对金刚石NV色心的自动识别与定位,并在此基础上,结合图像处理相关方法,优化了NV色心轴向信息的提取过程,提高了轴向拟合的速度和准确率,有助于快速实现矢量磁场测量。同时,本设计所提出的方法,对实验环境中的噪声具有一定的鲁棒性。本文的工作主要包括以下几部分:（1）NV色心荧光扫描图像回程差的消除;（2）荧光扫描图像中NV色心目标的识别与定位;（3）目标NV色心轴向信息所包含的方向角与极角的拟合计算问题。针对NV色心荧光扫描图像拟合算法准确率低、难收敛以及拟合时间长等问题,本文还使用了超分辨率生成对抗网络对NV色心荧光扫描图像进行了重建,并利用最小包围面积法与图像匹配法赋予了拟合算法较为合适的初值,避免了其不收敛、假收敛的问题,提高了拟合的准确率和效率。
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