Para explorar a viabilidade de utilizar uma rede neural de difração para realizar o reconhecimento de classificação de imagens multitarefa, este artigo projetou e construiu um sistema de rede neural de difração. O sistema utiliza um modulador espacial de luz (Spatial Light Modulator, SLM) para a modulação dos pesos de fase e amplitude da rede neural de difração e para a conexão óptica completa das camadas da rede, além de usar uma câmera CMOS para realizar a ativação fotoelétrica não linear das saídas das camadas de difração e a discriminação dos resultados do reconhecimento das imagens de saída. O modelo do sistema projetado alcançou uma precisão de 94,1% e 92,1% na classificação de imagens MNIST e Fashion-MNIST, respectivamente. Finalmente, por meio da construção do sistema óptico, os experimentos ópticos alcançaram precisões de 91% e 81,7%, respectivamente. O sistema de rede neural de difração projetado é capaz de atender a diversas aplicações de reconhecimento e classificação de imagens, fornecendo novas ideias para o design e construção de redes de difração.

Rede neural de difração; rede neural óptica; design de sistema; classificação de imagens