一、用于表面粗糙度检测的双波长光纤传感器研究（论文文献综述）
刘佑祺[1]（2021）在《光纤传感器测量三维微观表面形貌系统的优化设计》文中进行了进一步梳理随着测量技术的更新,光纤传感器作为一类重要的传感技术,被广泛应用于航空研究,国防军用,信息交互,医学仪器,机器生产自动化等领域。其作为一种非接触式传感测量的方式为微观表面形貌测量提供了一种新的测量方案,逐渐取代传统的接触测量方式,成为信息传感技术的先锋,本文设计了一套反射式强度调制型光纤位移传感器测量系统,目的是实现三维微观表面形貌的重构。研究内容如下:（1）分析光纤传感器表面形貌测量的理论。文中研究了光纤的光学特性,光纤传感器的测量原理,不同探头结构的调制特性以及反射式强度调制型光纤传感器的测量原理,并给出影响系统测量精度与稳定性的具体因素。（2）设计光强补偿系统。通过分析传统光强度补偿方法及其光强补偿效果,提出了本文使用的双通道光强补偿法以及智能算法补偿法,分别使用粒子群和萤火虫两种智能算法对BP神经网络进行了优化,同时分析了基于硬件和软件两大类光强补偿方法的性能。（3）构建反射式光纤传感器表面形貌测量系统。主要说明了测量系统硬件构成,以及硬件各部分基本特性以及参数选型,基于系统测量功能要求用labview模块化程序进行了系统控制软件设计,实验调试确保测量系统可以正常工作,标定减少初始误差,通过光强补偿方法优化了系统性能,最后分析了系统各种测量因素的影响,对三维表面微观形貌进行了测量重构。研究结果表明,本文研究的反射式光纤位移传感器测量系统实现三维微观形貌表面重构这一方案是可行的,并用硬件方面和软件方面的光强补偿提升了其测量准确度。
黄柳[2]（2021）在《基于数字全息的微结构形貌测量关键技术研究》文中研究说明微纳结构器件的表面形貌特征是评定其质量和性能的重要参数,与可靠性、使用寿命和物理机械特性都紧密相关。随着MEMS芯片的图形密度、深宽比和集成化程度的不断提高,都给微纳米量级的表面形貌测量带来了极大挑战。数字全息技术具有非接触、全视场和实时定量相位成像等特点,被广泛应用于活细胞检测和微结构测量中。本文围绕数字全息中数值重建、相位恢复、畸变补偿和双波长测量等关键技术展开研究,提出了自适应可靠度掩模生成方法和数值相位畸变补偿方法,搭建了四种数字全息实验装置,旨在探索和实现高分辨率、低噪声、无畸变和大测量范围的数字全息技术。论文的主要工作和创新点总结如下:1.对比分析了微结构形貌测量方法的国内外研究现状,总结了目前数字全息领域五个主要研究方向,提出了将数字全息应用于微结构形貌测量中需要解决的关键问题。2.详细阐述了三种常用数字全息方法的记录和再现原理,理论分析了相位畸变产生机理和离轴全息频谱特点。针对不同全息光路和样本所对应的频谱分布差异大的问题,采用了基于区域识别的空间滤波算法,自适应生成滤波窗口来准确提取目标像频谱,实验证明了该算法的有效性。3.针对数字全息系统中相干噪声、相位包裹、条纹位错和畸变叠加等问题,提出了完整的相位恢复方法应该包括相位滤波、相位解包裹和相位畸变补偿三个步骤。对比了多种相位滤波方法,通过仿真实验定量评估出加窗傅里叶滤波WFF算法具有最佳降噪性能。详细分析了三种经典的相位解包裹算法,针对包裹相位图中相干噪声和条纹错位引起的相位异常,提出了具有自适应可靠度掩模的相位恢复方法,仿真与实验结果证明了该方法能准确恢复出可靠的样本轮廓。4.针对数字全息系统中相位畸变补偿问题,实验分析了双曝光法的优势和局限性,详细阐述了远心显微结构、Zernike多项式拟合和双拟合法的畸变补偿原理和实现方案。针对密集型微结构相位畸变补偿困难的问题,提出了具有曲线拟合预处理和自动背景分割的畸变补偿方法。仿真与实验结果证明了该方法能准确补偿复杂密集型微结构中的相位畸变。5.为了准确测量反射式微结构的三维形貌,搭建了无透镜傅里叶变换数字全息装置。当记录距离为13cm时,测试出再现强度像和相位图的实际横向分辨率分别为17.54μm和31.25μm,能观测到MEMS芯片上明显的电极缺陷。搭建了远心像面数字全息显微装置,实验证明了该装置能从光路中补偿二次相位畸变,测试出再现强度像和相位图的实际横向分辨率分别为3.91μm和6.20μm,并验证了所提出的相位恢复算法的有效性。6.为了扩大数字全息的纵向测量范围,搭建了基于干涉复用技术的单曝光双波长数字全息实验装置。采用的双波长为633nm和671nm,构建的合成波长为11.18μm。针对双波长全息中畸变叠加和噪声扩大的问题,提出了基于包裹相位图畸变数值补偿、Curvelet滤波和免疫算法的双波长相位恢复方法。实验测试了高度标称值为1.99μm标准台阶样块,取得了较理想的测量结果。
员康[3]（2020）在《多头反射式强度调制光线传感器的研制》文中提出本文借鉴光强补偿技术,光纤纤端出射光场分布,强度调制特性函数,微弱光电信号检测原理对光纤传感器进行了分析研究,提出了一种利用双光路强度调制光纤传感器,并且可根据实际应用需求加入透镜系统,可实现光纤传感器测量精度及线性范围的改变,同时也实现可增加探头和被测物之间的距离,期望在光纤传感器测量方法及技术方面取得突破,以达到在被测表面反射率变化的情况下进行测量,高精度,高效率的目的。首先,研究了光纤传感器发送光纤出射端光场分布,在发送光束在反射面发生镜面反射及漫反射的前提下,通过理论分析得到了光纤传感器的光强调制特性函数与光纤探头距反射面的距离之间的关系,建立光纤传感器进行位移测量的理论模型,运用Matlab仿真分析了反射面粗糙度改变及光纤自身参量对光强调制特性函数曲线的影响。重点研究了反射面为光滑镜面和完全漫反射面对调制特性的影响,以及光束在物体表面发生漫反射时光纤对轴间距,纤芯半径和光纤数值孔径对调制特性的影响。结果表明:镜面反射的强度调制特性明显优于漫反射面,调制函数峰值是漫反射的5倍,且随着反射面粗糙程度的依次增大,强度调制特性逐渐下降。就光纤传感器设计而言,在条件允许的范围内减小收发光纤轴间距,减小发送光纤芯径等使得光纤传感器的强度调制函数达到进行测量的最理想状态,实现传感器测量精度的提升。其次,通过探究强度补偿方法的原理及优缺点,设计了双光路强度调制光纤传感器的整体光路结构,对传感器所含光电器件进行设计选型,从整体上设计了强度调制光纤传感器的总体光路结构,其次完成各个光电器件的设计与选型。另外对光纤传感器的机械结构进行分析设计,包括显微物镜连接套筒设计,光纤探头固定装置设计,光纤探头固定套筒设计,分光元件的装夹及固定,连接立方块设计等,以连接立方块为基准进行机械机构设计,确保双光路结构的同轴性,减小传感器测量误差。完成对光纤传感器硬件电路的分析设计,在此基础上进行了脉冲调制电路的设计完成,采用NE555芯片实现脉宽可调的信号发生电路,该电路利用外部电阻的改变实现占空比的调整。依次设计了微弱信号的光电转换及放大电路,实现光信号到电信号的转换及放大处理,进行AD数据采集,并进行数字滤波与相敏检波,对杂散信号进行滤除,使得载有测量信息的信号得以通过。最后,依据设计的光纤传感器的整体光路结构,完成光纤传感器各机械结构部分的组装,实现强度调制光纤传感器的验证性实验。分别进行反射面为镜面反射及漫反射时的实验研究,对强度调制光纤传感器在位移测量方面的主要性能（线性范围及灵敏度）进行测试。实验结果表明传感器在镜面反射的测量灵敏度优于粗糙表面,且强度调制特性函数的后坡线性范围高于前坡线性范围。
赵爽[4]（2019）在《微细电火花加工的表面粗糙度评价方法研究》文中研究指明在衡量被加工工件表面形貌的时候,加工面粗糙度是其重要指标之一,工件被加工之后的性能直接或间接的受加工面粗糙度的影响。为了保障微细电火花加工工艺技术在微型机械、微型系统领域的应用,针对微细电火花加工工件的加工面粗糙度评价方法的研究是十分必要的。针对微细电火花加工工件设计加工面粗糙度的评价方法、测量系统、估计模型,能够实现工件加工面粗糙度参数的在线、非接触、高精度以及高效评定,以达到高精度、复杂形状的微器件和微芯片的精细加工的目的。本文针对微细电火花加工这种加工工艺加工出的工件的加工面粗糙度评价问题进行了多方面的深入研究,重点解决加工面粗糙度评价涉及的基准线、基准面的确定的相关问题,在线、非接触测量系统的设计以及基于此系统下的加工面粗糙度的预测评价的问题,具体工作如下:针对工件加工面粗糙度二维基准线确定问题,采用基于完整矩阵运算的级联近似样条滤波算法,完成末端效应减轻、零相位特性和高计算效率数据滤波,同时确保高斯滤波器的滤波特性。针对三维基准面确定问题,通过高斯滤波快速算法,得到了工件加工面粗糙度的高斯滤波基准面,大大提高了滤波精度且计算量相对较小、计算速度快,显着改善了传统高斯滤波评定方法对微细电火花加工加工面粗糙度评定的不足之处。针对微细电火花加工工件在线测量的需求,研究了基于机器视觉的工件加工面粗糙度测量系统。设计了基于CCD相机的加工面粗糙度测量系统,完成了从图像获取、图像预处理、粗糙度评估的完整流程。考虑到基于激光散射的光纤传感器的优势,设计了基于多波长光纤传感器的加工面粗糙度测量系统,实现了工件加工面粗糙度的较高精度测量。针对微细电火花加工工件的粗糙度评价需求,考虑到基于机器视觉获取的工件表面图像及表面形貌数据,设计基于人工神经网络的加工面粗糙度评价算法:设计基于多项式网络的加工面粗糙度预测算法,结合以接触式测量方法获取的工件加工面粗糙度数据,对神经网络进行训练,建立粗糙度预测模型,实现工件表面纹理与加工面粗糙度之间的关系建立;考虑到神经模糊系统结合了神经网络和模糊系统的优势,设计了基于神经模糊系统的加工面粗糙度预测算法,建立实际加工面粗糙度与加工面图像纹理特征之间的关系,通过对加工面粗糙度的近似建模,可以有效地预测评价工件加工面粗糙度。
周生党[5]（2018）在《钢球表面缺陷检测用双波长同轴光纤传感器研究》文中指出滚动轴承作为机械设备中常用的重要基础零件应用非常广泛。作为球轴承的滚动体,钢球的质量对轴承的运动性能、精度及寿命均有重要影响。据统计显示,在引起轴承失效的因素中,由钢球表面缺陷而导致的失效比例在58.8%以上。由此可知,钢球表面质量是关乎轴承综合性能的关键因素。所以,严格控制钢球表面缺陷检测过程是提高成品钢球表面质量的关键环节。目前,国产钢球表面缺陷检测设备,在测量精度、检测效率、准确率等方面与国外设备相比有较大差距。本文通过对光学法检测钢球表面缺陷原理进行深入研究,旨在设计一种检测钢球表面缺陷的新型光纤传感器。根据钢球表面缺陷种类并结合机械行业钢球表面缺陷评定标准,对缺陷进行参数化分析,确定了使用位移和粗糙度两个特征参数进行缺陷的评定。对光学法检测缺陷特征参数的原理及可行性进行分析,并结合光纤传感器类型、用途和检测原理,确定使用反射式强度调制型光纤传感器模型。根据检测需要,提出并制定双波长同轴光纤传感器检测钢球表面位移和粗糙度特征参数的整体研究方案。分析光纤出射光强分布模型、接收光纤有效受光面积、传感器探头结构等影响光强调制特性的因素。选择了发射光纤光强为准高斯分布模型,确定光纤传感器探头为双圈同轴式结构。对光纤传感器球面检测进行分析,建立了位移和粗糙度测量模型和光强调制函数表达式,为光纤传感器建立模型和仿真分析奠定了理论基础。基于光强调制函数使用Matlab软件建立传感器数学模型,对发射光纤芯径、接收光纤芯径、数值孔径、光纤间距等因素进行仿真分析。确定了发射、接收光纤使用相同尺寸参数,纤芯/包层直径为105/125μm,数值孔径为0.11,传感器探头端面各圈光纤呈紧密排列结构,初始安装距离0.8mm。分析波长及粗糙度参数对光强调制特性的影响,选用1310nm与1550nm两种波长光源。制作光纤传感器。分别搭建了传感器标定测试平台和钢球检测平台进行双波长同轴光纤传感器的测试实验。通过对光纤传感器位移和粗糙度标定实验的分析,最大误差分别为1.67%和2.32%,有较好的测试效果。在钢球检测实验中,不同类型缺陷球其位移及粗糙度输出曲线不同,根据曲线的差异性即可判断钢球表面情况。使用神经网络对检测数据进行处理,结果显示缺陷球的分类识别率为88.5%,可以满足自动化检测时数据后续处理和缺陷球比例统计的要求。为钢球表面缺陷检测仪的研制奠定了基础。
邱晓丽,谷红梅[6]（2018）在《光纤激光传感器的调解技术研究》文中研究指明对光纤激光传感器进行研究可以提高其信噪比,实现信号稳定输出。当前方法以光纤激光器作传感头,完成激光的输出与传感一体化,每当外界受到监测的物理量影响时,则会发生变化,射出的激光波长以及偏振等方面会有所变化,利用检测激光参量的变化,得到被检测物理量的变化情况。该方法在运行的过程中稳定性较差,且会给传感器带来其他的噪声。针对当前方法存在的问题,提出一种基于解调技术的光纤激光传感器,该方法采取相位掩模板对光纤光栅进行制作,利用EPS技术获得相移,刻入带有两个相移的光纤光栅,实现双波长的输出,制作出双波长的光纤激光器。根据双波长光纤激光器,构建光纤激光传感器,并通过Li Nb O3光电调制器实现拍。并通过实验证明,本文方法可提高光纤激光传感器操作的稳定性和实用性。
徐伟[7]（2018）在《基于光纤传感器的深孔内表面粗糙度测量方法研究》文中认为表面粗糙度作为表征表面加工质量的主要参数,很大程度上影响着工件的性能。因此,表面粗糙度的测量与评定是生产过程控制和产品质量控制的重要依据。尽管目前测量工件表面粗糙度的方法很多,有的已经比较成熟,但是针对深孔内表面的全深度多母线粗糙度检测技术因其深径比大和内部空间小,发展还远远不够,依然存在测量效率低、操作难度大以及测量精度低等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于光纤传感器阵列的深孔内表面粗糙度检测方法,实现了深孔内表面的全深度多母线粗糙度测量。首先推导了单光纤对结构的反射式强度调制型光纤传感器（Reflective Intensity Modulated Fiber Optical Sensor,RIM-FOS）的光强调制函数,然后通过计算机仿真了传感器特征参数对光强调制特性的影响,结合内表面粗糙度测量要求,确定了单路RIM-FOS的设计。并设计了基于RIM-FOS的光纤传感阵列,以及相应的光电检测电路,制定了传感器阵列的布设方案,在制作的孔状零件粗糙度试样上进行了传感器的标定试验,建立了标度转换关系曲线,并在搭建的试验平台上实现了粗糙度的全深度测量。论文的主要研究内容和结论如下:（1）理论分析了理想条件下单光纤对特征参数对光强调制特性的影响规律,结合内表面粗糙度测量要求,进行了单路RIM-FOS原理设计。（2）提出了光纤传感阵列方案,进行了阵列结构设计,并确定了光纤传感阵列的布设方案。（3）建立了单路RIM-FOS系统测量粗糙度值的数学模型。（4）设计了深孔内表面粗糙度测量系统硬件和软件。硬件部分包括:单光源驱动的光纤传感阵列,低噪声的光电检测电路等;软件部分包括:基于STM32开发板的多路信号采集、处理、存储、显示以及数据查询软件。（5）首先,搭建了特性测试平台,验证了各路RIM-FOS实际光强调制特性的一致性;然后,搭建了标定试验平台,进行了标定试验,拟合了不同孔径下具体的电压与粗糙度值换算公式;最后,搭建了深孔内表面粗糙度系统试验平台,试验得到了全深度、多母线测量性能,试验结果表明该系统粗糙度测量相对误差小于8%。
张冰[8]（2018）在《一种采用3×3光纤耦合器的相位解调和双波长相位解卷绕方法研究》文中研究说明光纤传感器有着检测灵敏度高、动态范围大、频带响应范围宽的特点,近年来随着光电子和通信技术的发展获得了长足的进步,其研究受到人们高度重视。干涉型光纤传感器更由于其测量精度高、易于实现等特点,已经成为了光纤传感领域里的研究热点之一。干涉型光纤传感系统中最重要的环节是实现相位信息的解调。利用3×3光纤耦合器进行相位解调有着方法简单、易于实现以及限制条件少的优点,是未来光纤传感器相位解调的主要方向。在相位的解调过程中,由于三角函数的周期性,相位会被限制在[—π,＋π]的范围里,发生相位的卷绕,即相位模糊现象。本文分析了各种相位解调方案,对3×3光纤耦合器相位解调以及利用双波长去卷绕的方法分别进行了理论分析和MATLAB仿真。提出了一种适用于干涉型光纤传感器并能进行大范围相位测量的相位解调方法,在3×3光纤耦合器相位解调系统中引入双光源,利用不同波长在相同光程下相位变化量之间的关系实现相位去卷绕,得到大范围、无差错的相位变化信息。设计和搭建了基于1310 nm和1550 nm的双波长光纤Michelson干涉系统,对由压电位移台产生的大范围振动进行了精确测量,验证了所提方案的有效性。
朱南南[9]（2016）在《超光滑表面特征光学检测的实验研究》文中研究说明零件表面的散射特性和表面粗糙度对产品的性能具有十分重要的影响,本文基于激光散射原理设计了用于检测表面粗糙度和表面散射特性的多波长光纤传感器。光纤传感器的探头采用特殊的几何设计,用650nm、1310nm和1550nm激光作为光源,选择2mm的工作距离作为最佳测量距离,对不同表面粗糙度的样品（aR=0.10mm,0.20mm,0.40mm,0.80mm）进行了测试和分析。实验结果表明:（1）同一波长下,随着表面粗糙度的增大,以外磨样品为反射面测得的反射强度减小。在粗糙度相同的条件下,随着入射波长的增大,反射强度增大。（2）多波长光纤传感器可以精确地测量表面粗糙度,并能有效地减小系统误差。系统误差分析得到传感器的相对误差范围大约为3.56%7.43%。（3）通过测得的散射强度比值与表面粗糙度的关系曲线可以看出粗糙面反射的散射强度比值与粗糙度具有良好的线性关系。（4）多波长光纤传感器测得的表面粗糙度的最小相对误差为2.92%,最大相对误差为13.4%,平均相对误差为7.48%。多波长光纤表面粗糙度传感器的测量精度是单波长光纤传感器的两倍。由于采用多波长光纤传感器测量表面粗糙度时,测量误差较大。为了更好地测量粗糙度,引入了支持向量机的概念,利用支持向量回归机来预测表面粗糙度。实验中采用的测试样本是研磨标准样品（aR=0.012mm,0.025mm,0.05mm,0.10mm）,选择作为光源的激光器波长分别为650nm和1310nm,测量粗糙表面散射强度的最佳工作距离为2.5mm3.5mm。利用LIBSVM软件对测量数据进行回归运算来获得目标值,结果表明:当入射波长为650nm时,回归预测的均方误差为6.40444×10-7,相关系数为0.999705,预测的平均相对误差为2.669%。当入射波长为1310nm时,回归预测的均方误差为6.72513×10-7,相关系数为0.999838,预测的平均相对误差为2.431%。随着入射波长的增大,表面粗糙度预测的平均误差减小。采用SVR计算可以使粗糙度预测的误差小于3%。入射光照射到粗糙表面上会在散射空间内形成散斑图像,而散斑场携带有大量粗糙表面的结构信息,因此,研究粗糙反射面形成的散斑场具有重大的意义。本文采用光束质量分析系统采集散斑图像,使用Matlab软件对散斑图像进行处理,通过空间平均法计算得到散斑对比度,利用二次多项式拟合建立散斑对比度与表面粗糙度的关系。实验结果表明:粗糙度越大,相对误差越小,相对误差最大值为12.5%;基于激光散斑平均对比度的表面粗糙度测量方法是可行的,这种方法具有非接触、效率高、装置简单等优点。综上所述,采用光纤传感法、支持向量机及微分散射法来测量表面粗糙度都是可行的。这也为光学工程中光学元件的精密测量提供了很大帮助。
朱南南,张骏[10]（2016）在《表面粗糙度激光散射检测的多波长光纤传感器》文中认为材料表面的散射特性和表面粗糙度对产品的性能有十分重要的影响,基于激光散射原理设计了用于检测表面粗糙度和表面散射特性的多波长光纤传感器。光纤传感器的探头采用特殊的几何设计,用650 nm、1 310 nm和1 550 nm激光作为光源,选择2 mm的工作距离作为最佳测量距离,对不同表面粗糙度的样品进行了测试和分析。实验结果表明:同一波长下,随着表面粗糙度的增大,以外磨样品为反射面测得的反射强度减小;同一粗糙度下,入射波长越长,反射强度越大。多波长光纤传感器可以精确地测量表面粗糙度,并能有效地减小系统误差。系统误差分析得到传感器的相对误差范围大约为3.56%7.43%。
二、用于表面粗糙度检测的双波长光纤传感器研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用于表面粗糙度检测的双波长光纤传感器研究（论文提纲范文）
（1）光纤传感器测量三维微观表面形貌系统的优化设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及进展 |
| 1.2.1 光纤传感器的研究现状 |
| 1.2.2 RIM-FOS强度调制特性的研究现状 |
| 1.2.3 表面轮廓形貌测量方法概述以及不同方法的对比 |
| 1.2.4 光强补偿技术的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及框架 |
| 2 光纤传感器表面形貌测量的理论研究 |
| 2.1 反射式强度调制型光纤传感器测量原理 |
| 2.1.1 光纤传感器测量原理 |
| 2.1.2 光纤传感器强度调制原理 |
| 2.1.3 反射式强度型光纤传感器的几何分析 |
| 2.1.4 反射式强度调制型光纤传感器理论分析 |
| 2.2 表面形貌测量原理 |
| 2.3 本章总结 |
| 3 光强度补偿系统优化设计 |
| 3.1 传统光强度补偿方法 |
| 3.1.1 .光源负反馈稳定法 |
| 3.1.2 分光参考补偿法 |
| 3.1.3 双波长补偿法 |
| 3.1.4 网络补偿法 |
| 3.2 光强度补偿优化设计方法 |
| 3.2.1 双光路光强补偿法 |
| 3.2.2 神经网络补偿法研究与设计 |
| 3.3 本章总结 |
| 4 反射式光纤传感器表面形貌测量系统设计 |
| 4.1 测量系统硬件构成 |
| 4.1.1 光源选择 |
| 4.1.2 光纤探头的选择 |
| 4.1.3 光功率计选择 |
| 4.1.4 电动位移台的选择 |
| 4.2 系统软件功能设计 |
| 4.3 本章总结 |
| 5 系统测量实验及结果分析 |
| 5.1 影响系统因素分析 |
| 5.2 测量系统的标定 |
| 5.3 表面形貌测量实验 |
| 5.4 实验数据处理 |
| 5.4.1 实验数据预处理 |
| 5.4.2 基于神经网络法补偿光强度 |
| 5.5 还原工件表面微观形貌 |
| 5.6 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 论文研究总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于数字全息的微结构形貌测量关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 论文的研究背景和意义 |
| 1.2 微结构形貌测量方法研究现状 |
| 1.3 数字全息测量方法研究现状 |
| 1.3.1 空间滤波技术 |
| 1.3.2 噪声抑制技术 |
| 1.3.3 相位恢复技术 |
| 1.3.4 双波长全息技术 |
| 1.3.5 数字全息方法小结 |
| 1.4 论文的研究目的和内容安排 |
| 第2章 数字全息基本理论 |
| 2.1 全息图记录 |
| 2.2 全息图再现 |
| 2.3 常用数字全息方法 |
| 2.3.1 数字全息显微方法 |
| 2.3.2 无透镜傅里叶变换数字全息方法 |
| 2.3.3 双波长数字全息方法 |
| 2.4 离轴数字全息空间滤波方法 |
| 2.4.1 离轴全息频谱分布 |
| 2.4.2 基于区域识别的空间滤波方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 数字全息的相位恢复方法研究 |
| 3.1 相位滤波算法 |
| 3.1.1 正余弦滤波 |
| 3.1.2 Curvelet变换滤波 |
| 3.1.3 加窗傅里叶滤波 |
| 3.1.4 数值模拟评价 |
| 3.2 相位解包裹算法 |
| 3.2.1 质量图引导相位解包裹算法 |
| 3.2.2 未加权最小二乘相位解包裹算法 |
| 3.2.3 加权最小二乘相位解包裹算法 |
| 3.3 自适应可靠度掩膜 |
| 3.3.1 不可靠度计算 |
| 3.3.2 区域分割 |
| 3.3.3 迭代阈值处理 |
| 3.4 相位恢复仿真与实验测试 |
| 3.4.1 仿真测试 |
| 3.4.2 实验测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 数字全息显微中相位畸变补偿方法研究 |
| 4.1 物理补偿方法 |
| 4.1.1 双曝光法 |
| 4.1.2 远心显微结构 |
| 4.2 数值补偿方法 |
| 4.2.1 Zernike多项式拟合 |
| 4.2.2 双拟合相位畸变补偿法 |
| 4.3 基于曲线拟合预处理和自动背景分割的相位畸变补偿方法 |
| 4.3.1 曲线拟合预补偿 |
| 4.3.2 背景分割 |
| 4.4 仿真与实验测试 |
| 4.4.1 仿真测试 |
| 4.4.2 实验测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 数字全息在微结构形貌测量中的应用研究 |
| 5.1 无透镜傅里叶变换数字全息系统及应用 |
| 5.1.1 分辨率板实验研究 |
| 5.1.2 MEMS芯片实验研究 |
| 5.2 远心像面数字全息显微系统及应用 |
| 5.2.1 分辨率板实验研究 |
| 5.2.2 MEMS芯片实验研究 |
| 5.3 双波长数字全息系统及应用 |
| 5.3.1 单曝光双波长全息实验装置 |
| 5.3.2 双波长全息再现 |
| 5.3.3 双波长相位恢复 |
| 5.3.4 实验结果及讨论分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论 |
| 6.1 主要研究工作与结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（3）多头反射式强度调制光线传感器的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 光纤传感器研究现状 |
| 1.2.1 光纤传感器的国内外研究现状 |
| 1.2.2 反射式强度调制光纤传感器的国内外发展现状 |
| 1.3 课题主要工作 |
| 1.3.1 主要研究内容及重点 |
| 1.3.2 课题研究方案 |
| 1.3.3 论文章节安排 |
| 2 强度调制型光纤传感器分析与仿真 |
| 2.1 反射式强度调制光纤传感器原理简介 |
| 2.2 反射式强度调制光纤传感器补偿方法分析 |
| 2.3 双光路光纤传感器原理分析 |
| 2.4 光纤出射光场分布模型 |
| 2.5 反射面镜面反射时光强调制模型 |
| 2.6 光纤结构参数对光强调制特性仿真 |
| 2.6.1 光纤对轴间距对调制特性的影响 |
| 2.6.2 发送光纤的芯径对强度调制特性的影响 |
| 2.6.3 接收光纤的芯径对强度调制特性的影响 |
| 2.6.4 数值孔径角对强度调制特性的影响 |
| 2.7 反射面为粗糙表面时光强调制模型 |
| 2.8 强度调制特性函数曲线仿真分析 |
| 2.8.1 反射面粗糙程度对调制特性影响的数值分析 |
| 2.8.2 光纤探头的结构参数对调制特性影响的数值分析 |
| 2.9 本章小结 |
| 3 强度调制型光纤传感器总体设计 |
| 3.1 系统设计与选型 |
| 3.1.1 系统光源的选择 |
| 3.1.2 光纤探头的设计 |
| 3.1.3 光纤探头的结构设计 |
| 3.1.4 分光元件的选择 |
| 3.1.5 物镜的选择 |
| 3.2 系统结构设计 |
| 3.2.1 系统整体结构设计 |
| 3.2.2 显微物镜连接套筒设计 |
| 3.2.3 光纤探头固定装置设计 |
| 3.2.4 光纤探头固定套筒设计 |
| 3.2.5 分光元件的装夹及固定 |
| 3.2.6 连接立方块设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 强度调制型光纤传感器光电信号处理 |
| 4.1 光纤传感器电路模块设计 |
| 4.1.1 微处理器STM32F100 |
| 4.1.2 供电电路模块 |
| 4.1.3 电压跟随电路 |
| 4.1.4 单片机处理电路 |
| 4.2 微弱光电信号处理系统设计与实现 |
| 4.2.1 光源调制电路设计 |
| 4.2.2 光电转换电路设计 |
| 4.2.3 光电转换与放大电路 |
| 4.3 信号采集与处理模块设计 |
| 4.3.1 AD7654的原理分析 |
| 4.3.2 数据采集与数字滤波设计 |
| 4.3.3 数字相敏检波分析设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 实验研究与分析 |
| 5.1 实验搭建与测试 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（4）微细电火花加工的表面粗糙度评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 微加工技术研究现状 |
| 1.2.2 微细加工加工面粗糙度测量技术研究现状 |
| 1.2.3 微细加工加工面粗糙度研究现状 |
| 1.2.4 微细加工加工面粗糙度评价方法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及论文结构 |
| 第2章 微细电火花加工及粗糙度相关理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 微细电火花加工技术 |
| 2.3 工件加工面粗糙度 |
| 2.3.1 工件表面形貌概述 |
| 2.3.2 加工面粗糙度参数 |
| 2.3.3 加工面粗糙度对被加工工件性能的影响 |
| 2.4 加工面粗糙度评定基准 |
| 2.4.1 中线制评定基准 |
| 2.4.2 高斯评定基准 |
| 2.4.3 分形几何法 |
| 2.4.4 motif法 |
| 2.5 基于机器视觉的图像处理技术 |
| 2.5.1 图像采集和数字化 |
| 2.5.2 图像处理和分析 |
| 2.5.3 解释 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于滤波算法的加工面粗糙度基准估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于滤波的二维中线分离算法 |
| 3.2.1 高斯滤波算法 |
| 3.2.2 级联近似样条滤波算法 |
| 3.3 基于滤波的三维粗糙度估计 |
| 3.3.1 三维表面滤波 |
| 3.3.2 快速高斯滤波算法 |
| 3.4 仿真分析 |
| 3.4.1 基于滤波的二维中线分离算法仿真 |
| 3.4.2 基于滤波的三维粗糙度估计算法仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于机器视觉的加工面粗糙度测量 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于CCD相机的加工面粗糙度测量 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 基于CCD相机的图像获取 |
| 4.2.3 基于CCD相机的图像预处理 |
| 4.2.4 基于CCD相机的粗糙度评估 |
| 4.3 基于多波长光纤传感器的加工面粗糙度测量 |
| 4.3.1 基于多波长光纤传感器的图像获取 |
| 4.3.2 基于多波长光纤传感器图像的粗糙度评估 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 图像预处理算法仿真 |
| 4.4.2 基于CCD相机的粗糙度评估算法仿真 |
| 4.4.3 基于多波长光纤传感器的加工面粗糙度评估算法仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于神经网络算法的加工面粗糙度预测 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 神经模糊系统架构 |
| 5.2.1 人工神经网络 |
| 5.2.2 模糊系统 |
| 5.2.3 神经模糊系统 |
| 5.3 基于多项式网络的加工面粗糙度预测算法 |
| 5.4 基于神经模糊系统的加工面粗糙度预测算法 |
| 5.5 仿真分析 |
| 5.5.1 基于多项式网络的加工面粗糙度预测算法仿真 |
| 5.5.2 基于神经模糊系统的加工面粗糙度预测算法仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（5）钢球表面缺陷检测用双波长同轴光纤传感器研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 钢球检测技术国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外钢球检测技术研究现状 |
| 1.2.2 国内钢球检测技术研究现状 |
| 1.3 光纤传感检测技术研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 双波长同轴光纤传感器检测钢球表面缺陷理论研究 |
| 2.1 钢球表面缺陷的分类及缺陷检测参数化分析 |
| 2.2 光学法检测钢球表面缺陷原理分析 |
| 2.3 光纤传感器理论研究 |
| 2.3.1 光纤传感器原理与分类 |
| 2.3.2 反射式强度调制型光纤传感器模型 |
| 2.4 整体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 双波长同轴光纤传感器设计 |
| 3.1 光纤出射光强分布模型 |
| 3.2 接收光纤有效受光面积分析 |
| 3.3 光纤传感器球面检测分析 |
| 3.4 位移及粗糙度测量模型 |
| 3.5 光纤传感器探头结构设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 双波长同轴光纤传感器建模与仿真研究 |
| 4.1 光纤传感器模型光强调制特性分析 |
| 4.1.1 发射光纤芯径r1对光强调制特性的影响分析 |
| 4.1.2 接收光纤芯径r2对光强调制特性的影响分析 |
| 4.1.3 数值孔径NA对光强调制特性的影响分析 |
| 4.1.4 光纤间距c对光强调制特性的影响分析 |
| 4.2 确定光纤传感器结构参数 |
| 4.3 波长及粗糙度对光强调制特性的影响分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 双波长同轴光纤传感器及钢球表面缺陷检测实验 |
| 5.1 实验平台的搭建 |
| 5.1.1 双波长同轴光纤传感器测试平台搭建 |
| 5.1.2 钢球表面缺陷检测平台搭建 |
| 5.2 双波长同轴光纤传感器检测实验 |
| 5.2.1 光纤传感器位移检测实验 |
| 5.2.2 光纤传感器粗糙度检测实验 |
| 5.3 钢球表面缺陷检测实验 |
| 5.4 钢球表面缺陷检测数据处理 |
| 5.4.1 BP神经网络建立 |
| 5.4.2 BP神经网络缺陷识别与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）光纤激光传感器的调解技术研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于解调技术的光纤激光传感器 |
| 2.1 光纤光栅的写入 |
| 2.2 双波长的激光传感 |
| 2.3 光纤激光传感器拍频降频 |
| 3 实验结果与分析 |
| 4 结论 |
（7）基于光纤传感器的深孔内表面粗糙度测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 表面粗糙度测量方法研究现状 |
| 1.2.1 接触式测量方法 |
| 1.2.2 非接触式测量方法 |
| 1.3 深孔内表面粗糙度测量方法研究现状 |
| 1.4 论文主要研究内容及结构 |
| 第二章 内表面粗糙度光纤传感器检测原理分析与设计 |
| 2.1 RIM-FOS工作原理 |
| 2.1.1 光强调制函数 |
| 2.1.2 RIM-FOS表面粗糙度测量原理分析 |
| 2.2 传感器特征参数对光强调制特性的影响规律 |
| 2.2.1 发送光纤纤芯半径影响因子 |
| 2.2.2 接收光纤纤芯芯径影响因子 |
| 2.2.3 发送光纤数值孔径影响因子 |
| 2.2.4 光纤轴间距影响因子 |
| 2.2.5 特征参数对光强调制特性的影响规律 |
| 2.3 单路RIM-FOS原理设计 |
| 2.3.1 光路设计 |
| 2.3.2 光纤参数选取 |
| 2.3.3 光纤束端面结构选择 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 阵列式深孔内表面粗糙度测量原理 |
| 3.1 光纤传感阵列检测原理与布设 |
| 3.1.1 光纤传感阵列检测原理 |
| 3.1.2 光纤传感阵列布设 |
| 3.2 深孔内表面粗糙测量系统总体工作原理 |
| 3.3 系统测量粗糙度数学模型 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 系统设计与试验平台搭建 |
| 4.1 光纤传感阵列结构设计 |
| 4.1.1 单路光纤传感器结构设计 |
| 4.1.2 阵列测头结构设计 |
| 4.2 光源模块 |
| 4.3 光电检测模块设计 |
| 4.3.1 光探测器选择 |
| 4.3.2 光电检测电路设计 |
| 4.3.3 光电检测模块搭建与调试 |
| 4.4 运动控制模块设计 |
| 4.5 数据采集与显示系统 |
| 4.6 试验平台搭建 |
| 4.6.1 特性测试系统试验平台搭建 |
| 4.6.2 特性标定系统试验平台搭建 |
| 4.6.3 深孔内表面粗糙度测量系统试验平台搭建 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 深孔内表面粗糙度系统试验分析 |
| 5.1 粗糙度评定理论 |
| 5.2 单路RIM-FOS实际特性测试 |
| 5.3 单路RIM-FOS特性标定 |
| 5.4 深孔内表面粗糙度测量系统性能试验与误差分析 |
| 5.4.1 系统测量稳定性试验分析 |
| 5.4.2 系统测量数据有效性试验分析 |
| 5.4.3 测量结果影响因素分析 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 |
（8）一种采用3×3光纤耦合器的相位解调和双波长相位解卷绕方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 光纤传感技术发展现状 |
| 1.2.1 光纤传感概述 |
| 1.2.2 光纤传感技术发展现状 |
| 1.2.3 光纤传感器的分类 |
| 1.2.4 光纤传感器的发展趋势 |
| 1.3 光纤干涉测量 |
| 1.3.1 光纤干涉仪分类 |
| 1.3.2 干涉型光纤传感器的相位卷绕 |
| 1.4 论文研究内容和结构安排 |
| 第二章 干涉型光纤传感器相位解调原理 |
| 2.1 干涉测量基本原理 |
| 2.2 相位产生载波解调法(PGC) |
| 2.2.1 零差解调法 |
| 2.2.2 外差解调法 |
| 2.3 双光束偏振零差干涉法 |
| 2.4 3×3光纤耦合器相位解调方法 |
| 2.4.1 简单被动解调方案 |
| 2.4.2 耦合器不对称解调方法 |
| 2.4.3 通用的解调方法 |
| 2.4.4 3×3耦合器解调的优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于双波长和3×3耦合器的相位解调仿真研究 |
| 3.1 双波长相位解调系统结构 |
| 3.2 双波长相位解卷绕原理 |
| 3.2.2 干涉解调相位解卷绕方法 |
| 3.3 双波长相位解卷绕仿真 |
| 3.3.1 理想条件下的相位解调 |
| 3.3.2 有随机噪声的相位解调仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于双波长和3×3耦合器的干涉测量实验研究 |
| 4.1 实验系统 |
| 4.2 实验结果 |
| 4.2.1 正弦函数解调结果 |
| 4.2.2 三角函数解调结果 |
| 4.2.3 矩形函数解调结果 |
| 4.3 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作和成果 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（9）超光滑表面特征光学检测的实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和课题意义 |
| 1.2 表面粗糙度测量方法的研究现状 |
| 1.2.1 接触式测量法 |
| 1.2.2 非接触式测量法 |
| 1.2.2.1 光学测量法 |
| 1.2.2.2 在线测量方法 |
| 1.3 课题的研究内容与工作安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 多波长光纤传感器的理论分析与设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多波长光纤传感器的理论模型 |
| 2.2.1 单光纤对的光强调制函数 |
| 2.2.2 光纤束的光强调制函数 |
| 2.2.3 粗糙表面的光强调制函数 |
| 2.2.4 多波长光纤表面粗糙度传感器的理论 |
| 2.3 多波长光纤表面粗糙度传感器的设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多波长光纤传感器测量表面粗糙度的实验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多波长光纤传感器的测量系统 |
| 3.2.1 测量装置 |
| 3.2.2 测量原理 |
| 3.3 表面粗糙度的理论模拟与实验研究 |
| 3.3.1 粗糙表面的特征提取 |
| 3.3.2 最佳测量距离 |
| 3.3.3 测量系统的误差分析 |
| 3.4 表面粗糙度的测量 |
| 3.4.1 光源对测量范围的影响 |
| 3.4.2 粗糙度测量的误差分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于支持向量机MWFS表面粗糙度的测量 |
| 4.1 支持向量机的基本理论 |
| 4.1.1 支持向量回归机 |
| 4.1.2 核函数 |
| 4.2 实验结果与分析 |
| 4.2.1 取值范围 |
| 4.2.2 SVR表面粗糙度的预测 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 表面粗糙度微分散射测量法的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微分散射测量法的理论 |
| 5.2.1 粗糙面的散射理论 |
| 5.2.2 表面粗糙度特征值 |
| 5.3 微分散射法测量粗糙度的实验研究 |
| 5.3.1 实验装置与测量原理 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.3.2.1 图像处理 |
| 5.3.2.2 表面粗糙度的特征提取 |
| 5.3.2.3 结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
（10）表面粗糙度激光散射检测的多波长光纤传感器（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 表面粗糙度的测量原理 |
| 2 实验装置 |
| 3 表面粗糙度的理论模拟与实验 |
| 3.1 粗糙表面的特征提取 |
| 3.2 表面粗糙度的测量及误差分析 |
| 4 结论 |
四、用于表面粗糙度检测的双波长光纤传感器研究（论文参考文献）
- [1]光纤传感器测量三维微观表面形貌系统的优化设计[D]. 刘佑祺. 中北大学, 2021(09)
- [2]基于数字全息的微结构形貌测量关键技术研究[D]. 黄柳. 浙江理工大学, 2021(02)
- [3]多头反射式强度调制光线传感器的研制[D]. 员康. 西安工业大学, 2020(04)
- [4]微细电火花加工的表面粗糙度评价方法研究[D]. 赵爽. 哈尔滨工程大学, 2019(04)
- [5]钢球表面缺陷检测用双波长同轴光纤传感器研究[D]. 周生党. 济南大学, 2018(02)
- [6]光纤激光传感器的调解技术研究[J]. 邱晓丽,谷红梅. 激光杂志, 2018(04)
- [7]基于光纤传感器的深孔内表面粗糙度测量方法研究[D]. 徐伟. 江苏大学, 2018(03)
- [8]一种采用3×3光纤耦合器的相位解调和双波长相位解卷绕方法研究[D]. 张冰. 北京邮电大学, 2018(11)
- [9]超光滑表面特征光学检测的实验研究[D]. 朱南南. 烟台大学, 2016(03)
- [10]表面粗糙度激光散射检测的多波长光纤传感器[J]. 朱南南,张骏. 红外与激光工程, 2016(05)