基于RBF神经网络的高精度在线激光测厚算法

作     者：韩振松 杨永立 吴树元 HAN Zhen-song;YANG Yong-li;WU Shu-yuan

作者机构：武汉科技大学信息科学与工程学院冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 中交第二公路勘察设计研究院有限公司湖北武汉430056 

出 版 物：《激光与红外》 (Laser & Infrared)

年 卷 期：2017年第47卷第11期

页      码：1343-1348页

摘      要：为进一步提高单CCD双光路激光三角法动态在线测厚系统的测量精度,提出了一种基于RBF神经网络的CCD靶面上光斑位置与被测物厚度之间函数关系的拟合算法。通过理论分析之后,设计了基于RBF神经网络直接拟合CCD靶面上两光斑位置信息与被测物厚度之间关系和现有的最小二乘法拟合三次多项式模型方法进行实验对比,两种方法分别得到了一个网络和一个近似数学模型。通过使用十组标准厚度塞尺在不同位置进行验证实验,发现前者方法计算出的厚度值更加靠近塞尺的客观值。实验结果表明,用RBF神经网络拟合两个光斑坐标和被测物厚度之间的关系,成功地提高了现有系统精度,鲁棒性好,时间复杂度尚可。

主 题 词：信息光学 激光测厚 双光路 光斑 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0803[工学-仪器类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-5078.2017.11.004

馆 藏 号：203279839...