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《中北大学》 2018年
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光纤传感器形貌测量中三维表面还原的关键技术

胡晨昊  
【摘要】:目前,对表面进行三维可视化检测的问题尚未得到很好解决,这主要反映在测量效率低、精度有待提高、表面纹理造型和加工的复杂性等方面。由于低损耗光导纤维问世和相关传感器的普及,光纤传感技术逐渐被应用于表面形貌测量当中。其中,反射式强度调制光纤传感器(RIM-FOS)原理简单、易于设计,也是最早出现的一种光纤传感技术,因此研究如何将其应用于三维表面形貌测量有重要的研究意义和实际应用价值。论文在阐述研究课题的背景、研究价值及总结当前研究热点方向的基础上,从一维参数测量和三维表面测量两个方面进行表面形貌测量理论的探讨,论述采用RIM-FOS进行三维表面还原的测量模型和还原方案,并仿真验证还原方案的可行性。根据对参数测量相关研究的分析,总结其在三维表面还原中会遇到的干扰问题、被欺骗性问题及横向分辨力问题。针对这几个关键问题:研究神经网络算法减弱光源波动对测量的影响,并采用一种带有加速因子和个体认知项的改进蝙蝠算法优化神经网络;研究将循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)引入测量领域,以解决探头被欺骗性问题,提高系统对连续采样带来的重叠信息的融合利用能力;提出一种多通道分象限光纤探头,进一步丰富可获取的表面信息,提升探头横向分辨力。根据测量方案,进行测量系统的总体设计,完成实验平台搭建,对测量系统各部分进行性能测试。编写测量系统进行实验所需要的测量控制软件和数据处理程序,通过实验验证了测量系统的基本功能,实现了对被测工件的位移标定与神经网络补偿。最终利用得到的标定参数与扫描出的表面数据,还原出物体的三维形貌图。实验表明,优化的神经网络算法可以有效地减弱光源波动对传感器测量的影响,传感器标定曲线的重复性提升了50%;系统样机能够有效辨别并还原出带有台阶与环形纹理的三维表面,其中三维图中辨识出的台阶高度比未采用处理算法减少了20um的测量误差。
【学位授予单位】:中北大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:TP391.41;TP212

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【参考文献】
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