基于RBF神经网络的高精度在线激光测厚算法.pdf

【激光测厚技术】 激光测厚是一种非接触式的精密测量技术，利用激光三角测量原理，通过检测激光在被测物体表面反射或折射后形成的光斑位置变化来确定物体的厚度。这种技术广泛应用于金属、塑料、玻璃等各种材料的厚度测量，尤其适用于动态在线监测，如生产线上的实时质量控制。 【RBF神经网络】 径向基函数（Radial Basis Function，RBF）神经网络是一种特殊的前馈神经网络，以其快速收敛和高精度拟合能力而著名。RBF网络通常用于非线性函数逼近和数据建模。在网络中，隐藏层节点使用径向基函数作为激活函数，可以有效地捕捉数据的复杂模式，而输出层则常采用线性组合来实现对输入数据的精确映射。 【双光路激光测厚系统】 在本文中，采用了单CCD双光路激光测厚系统，该系统通过两个独立的光路同时测量物体两侧的激光光斑位置，从而计算出物体的厚度。由于两光路同时工作，能够减少环境因素和测量误差的影响，提高测量的稳定性和准确性。 【高精度在线测厚算法】 传统的最小二乘法拟合三次多项式模型虽然可以用于建立光斑位置与厚度的关系，但在处理非线性关系时可能不够精确。因此，文章提出了基于RBF神经网络的拟合算法，该算法能更好地适应光斑位置与厚度之间的非线性关系，提高了在线测厚的精度。 【实验对比与验证】 通过对比RBF神经网络方法和最小二乘法拟合的三次多项式模型，实验结果显示，RBF神经网络方法得到的厚度值更接近实际的塞尺厚度，这表明其在拟合非线性关系时的优越性。同时，该方法具有较好的鲁棒性，即在面对测量噪声或不确定性时仍能保持稳定的性能，并且时间复杂度适中，满足实时在线测量的需求。 【结论】 基于RBF神经网络的在线激光测厚算法有效地提升了系统精度，降低了测量误差，尤其适合于需要高精度动态监测的工业应用场景。这一方法的提出为激光测厚技术的发展提供了新的思路，对于提升产品质量控制和生产效率具有重要意义。