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基于神经网络的反射式表面粗糙度光纤传感器
引用本文:王毅,陈荣,陈光辉,谢树森.基于神经网络的反射式表面粗糙度光纤传感器[J].光子学报,2000,29(6):545-548.
作者姓名:王毅  陈荣  陈光辉  谢树森
作者单位:1. 福建师范大学激光所,福州,350007
2. 电子工业部第23研究所,上海,200437
基金项目:福建省教育厅科研项目,JB99001,
摘    要:本文提出了一种新型表面粗糙度光纤传感器,阐述了它的结构、工作原理,给出了测 试结果。利用神经网络很强的输入-输出映射能力,将实验数据交给神经网络处理,减小了测量误差,提高了测量精度,扩大了测量范围。本系统能准确地识别Ra分别为0.012μm, 0.025μm,0.5μm,0.1μm的被测表面。

关 键 词:神经网络  反射  表面粗糙度  自聚焦光纤  测量
收稿时间:1999-11-22
修稿时间:1999-11-22

THE REFLECTION SURFACE ROUGHNESS OPTICAL SENSOR BASED ON NEURAL NET
Wang Yi,Chen Rong,Cheng Guanghui,Xie Shusen.THE REFLECTION SURFACE ROUGHNESS OPTICAL SENSOR BASED ON NEURAL NET[J].Acta Photonica Sinica,2000,29(6):545-548.
Authors:Wang Yi  Chen Rong  Cheng Guanghui  Xie Shusen
Institution:1. Institute of Laser, Fujian Normal University, Fuzhou 350007;2. The 23rd Research Institute, The Ministry of Electronics Industry, Shanghai 200437
Abstract:In this paper, they present a new surface roughness optical fiber sensor, introduce its structure and describe the principle. The result of test is also given. Since the neural net can map input and output perfectly,they let the neural net treat the experiment data to decline the measuring error, upgrade the measuring accuracy and expand the measuring range. This system can distinguish different surfaces well and truly,whose roughness respectively is 0.012μm, 0.025μm, 0.05μm and 0.lμm.
Keywords:Neural net  Reflection  Surface roughness  Self-focusing optical fiber  Measurement  
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