基于光纤传感器的表面粗糙度在线检测研究

光纤传感器测量表面粗糙度
周毅;晏克俊;等
【期刊名称】《石油仪器》
【年(卷),期】2000(014)006
【摘要】文章在阐述光纤传感器非接触测量表面粗糙度测量原理的基础上，运用傅立叶非相干光成象原理，建立了测量物理模型，确定了传感器的输出值与被测参数间的关系。

在传感器探头设计方法，成功地消除了光纤测头到被测表面距离变动和环境的杂散光线对输出的影响。

通过试验证明理论分析与试验结果相符。

【总页数】3页(P42-44)
【作者】周毅;晏克俊;等
【作者单位】西安理工大学精密仪器系
【正文语种】中文
【中图分类】TE84
【相关文献】
1.测量表面粗糙度的新型光纤传感器 [J], 田继成;丁志华
2.光纤传感器用于内表面粗糙度的测量 [J], 袁杭筠;秦惠明
3.利用人工神经网络的测量表面粗糙度和位移的光纤传感器 [J], Zhang.,K;谷宪
4.准直光纤传感器比值差动法测量表面粗糙度 [J], 裘祖荣;丁志华;田继成
5.用于测量表面粗糙度的漫射反射比光纤传感器 [J], 王廷津;徐建强;史伟;马裕民因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

表面粗糙度的光纤传感测量方法孙俊卿中国民航学院摘要：表面粗糙度的光纤传感测量方法，具有非接触、快速和在线测量的优点。

测量表面粗糙度的光纤传感嚣可以分为三类：反射型、漫射反射比型和干涉型。

本文介绍了这三种传感器的结构和测量原理。

关键词：表面粗糙度光镶传感毁测量ｉＯｐｔｉＧａＩＦｉｂｅｒＳｅｎｓｉｎｇＭｅｔｈｏｄｏｆＭｅａｓｕｒｉｎｇＳｕｒｆａｃｅＲｏｕｇｈｎｅｓｓＳｕｎＪｕｎｑｉｎｇＣｉｖｉｌＡｖｉａｔｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓ姆ｏｆＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｏｐｔｉｃａｌｆｉｂｅｒｓ∞ｓｌｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｒｏｕｇｈｎｅｓｓｈａｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｍｄｉｖｉｄｅｄｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔ，ｈｉｇｈｓｐｅｅｄａｎｄｏｗｌｉｎｅ．Ｔｈｅｏｐｎｃａ］ｆｉｂｅｒｓｅｎｓｏｒｓｏｆｍｅａｓｕｒｉｎｇｓｕｒｆ∞ｅｒｏｕｇｈｎｅｓｓｉｎｔｏｔｈｒｏｅ嘴：∞ｍ嘲ｒａｔｉｏｏｆｄｉｆｆｕｓｅｄｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒｆｅｒｉｎｇ，Ｔｈｅｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓａｎｄ州ｎｃｉｐｌｅｓｏｆｔｈｅｔｈｒｅｅｓｅｎｓｏｒｓａｒｃｐｎ∞＇ｎｔｃｄｍｔｈｉｓｐａｌⅪ＝ｒ．Ｋｅｙｗｏｒ如：￥ｕｒｆａ∞ｒｏｕｇｈｎｅｓｓ，ｏｐｔｉｃａｌｆｉｂｅｒｓｏｎｓｏｒ，ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ．１．引言光纤传感技术在表面粗糙度测量中的应用，为表面粗糙度的非接触、快速和在线测量提供了可能。

在光纤传感测量表面粗糙度的研究领域中，光纤传感器的结构和测量原理是研究的焦点之一，国内文献已有许多这方面的报道【１Ｉ－－［６１。

但就其测量原理来讲，可分为三类：反射型、漫射反射比型和干涉型。

下面介绍这三种光纤传感器的测量原理和结构。

２．反射法这是一种通过浏量反射光强来测量表面的粗罐度的方法。

根据光散射理论，当一束光以口角入射到被测表面对，如果表面是理想光滑的，入叟竭钐，雌射光在镜反射方向产生全反射，反射角为口‘。

基于光纤传感技术测量表面粗糙度
徐林;韩进宏
【期刊名称】《传感器世界》
【年(卷),期】2010(016)002
【摘要】讨论了光纤传感器测量表面粗糙度的方法和原理,其结构简单,精度较高,可以实现无损坏检测.本系统采用MATLAB软件对测量数据进行采集,用MATLAB 的数据处理函数求解最小二乘中线,用MATLAB丰富的数值计算和数据处理函数,进行粗糙度参数的计算.
【总页数】3页(P20-22)
【作者】徐林;韩进宏
【作者单位】山东理工大学机械工程学院,淄博,255049;山东理工大学机械工程学院,淄博,255049
【正文语种】中文
【中图分类】TG84;TP212.14
【相关文献】
1.基于光纤传感器的表面粗糙度在线检测研究 [J], 李亚非;谢竹生
2.基于光纤传感器的表面粗糙度测试仪 [J], 向红军;雷彬
3.光纤传感技术测量曲率的研究进展 [J], 狄海廷;刘仁强
4.基于半导体激光器线性调频干涉技术的全光纤表面粗糙度传感器的研究 [J], 尤政; 田芊
5.基于神经网络的反射式表面粗糙度光纤传感器 [J], 王毅;陈荣;陈光辉;谢树森
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基于光纤传感技术的表面应变监测系统设计随着科技的不断进步，人们对于表面应变监测系统的需求也越来越迫切。

光纤传感技术作为一种先进的应变监测方法，具有高精度、实时性强等特点，被广泛应用于航空航天、建筑工程、交通运输等领域。

本文将就基于光纤传感技术的表面应变监测系统的设计进行探讨，旨在提供一个准确、实用、可靠的监测系统。

一、系统需求分析在设计基于光纤传感技术的表面应变监测系统时，首先需要进行系统需求分析。

主要包括以下几个方面：1. 准确性要求：表面应变监测系统需要具备较高的准确性，以保证得到精确的监测数据，便于分析和判断。

2. 实时性要求：系统应实时监测表面应变情况，并能够及时报警和记录数据，以便及时处理异常情况。

3. 可靠性要求：系统需要具备较高的可靠性，能够长时间稳定工作，并能够自动修复或替换故障部件。

4. 易用性要求：系统应具备良好的用户界面和操作界面，方便用户进行监测和数据分析。

5. 扩展性要求：系统应具备一定的扩展性，能够满足不同场景下的监测需求，如不同工程领域或不同尺度的应变监测。

二、系统设计基于光纤传感技术的表面应变监测系统设计主要包括传感器选择、数据采集与传输、数据处理与分析等几个方面。

1. 传感器选择光纤传感技术的核心是利用光纤作为传感器来实现应变监测。

根据具体的应变监测要求，选择合适的光纤传感器是系统设计的重要一环。

常见的光纤传感器有布拉格光纤传感器和光纤光栅传感器，具有较高的应变监测精度和实时性能。

2. 数据采集与传输数据采集是表面应变监测系统的关键环节之一。

主要包括数据采集节点的布置和数据传输方式的选择。

在实际应用过程中，根据具体需求和监测范围，可以选择单点、多点或分布式的数据采集方式，并通过无线或有线等方式进行数据传输。

同时，为保证数据的准确性和完整性，系统设计中应考虑采集结果的校验与纠错功能。

3. 数据处理与分析表面应变监测系统的数据处理与分析是系统设计中的核心步骤。

在设计过程中，需要根据实际应变监测需求选择合适的数据处理方法和算法。

光纤传感领域中基于表面工程技术的研究进展光纤传感领域中，表面工程技术是一种非常重要的研究方向。

通过对光纤表面进行工程改造，可以实现对光纤传感器的性能和响应的精确控制。

近年来，基于表面工程技术在光纤传感领域的研究取得了显著的进展，本文将重点介绍光纤传感领域中基于表面工程技术的研究进展。

一、表面修饰技术表面修饰技术是通过在光纤表面引入特殊的材料或薄膜，改变光纤表面的化学和物理性质，从而实现对光纤传感器的响应和灵敏度的调控。

1.1 表面功能化修饰表面功能化修饰是通过在光纤表面引入具有特殊功能的材料或化合物，实现对光纤传感器的响应特性的调整。

常用的功能化修饰方法包括化学修饰、物理修饰和生物修饰等。

化学修饰是通过在光纤表面引入具有特殊功能的化学物质，例如金属离子、有机聚合物等。

这些化学物质可以吸附或与待测物相互作用，从而实现传感器对待测物的检测。

物理修饰则是通过改变光纤表面的物理结构，例如纳米颗粒、纳米线等，实现对光纤传感器响应特性的调整。

生物修饰是将具有特殊生物功能的材料引入光纤表面，例如生物分子、抗体等。

这些生物材料可以与特定的分子或物质相互作用，实现对光纤传感器的选择性检测。

1.2 表面修饰的方法表面修饰的方法多种多样，包括溶液法、蒸发法、物理气相沉积法等。

溶液法是将功能材料或修饰剂溶解在溶剂中，然后将光纤浸泡在溶液中，通过溶剂的蒸发或反应进行修饰。

蒸发法是通过将修饰材料直接蒸发到光纤表面进行修饰。

物理气相沉积法是将修饰材料蒸发成气态后，在光纤表面进行沉积。

二、纳米结构光纤纳米结构光纤是一种通过在光纤表面引入纳米结构，改变光纤表面形态和性质，从而实现对光纤传感器的表面增强效应的研究。

纳米结构光纤的制备方法有很多种，包括化学法、物理法等。

2.1 表面增强拉曼散射光纤表面增强拉曼散射光纤（SERS光纤）是一种新型的光传感器技术，其原理是通过在光纤表面引入纳米结构，实现对散射光的增强。

SERS光纤的制备方法有很多种，包括电化学沉积、溶液浸泡法等。

基于传感器的加工工件表面粗糙度在线预测的开题
报告
研究背景
表面粗糙度是判断工件表面质量的重要指标之一，目前通过传统的手工测量方法来评估工件表面粗糙度，这种方法耗时耗力且不够准确，严重影响工作效率和产品质量。

同时，传统的质量检测方法往往需要将工件从加工车间取出送往质量检测中心进行精度测试，这种方法影响了生产进程的迅速推进。

因此，开发一种基于传感器的加工工件表面粗糙度在线预测技术是非常必要的。

研究目的
本研究旨在探讨基于传感器的加工工件表面粗糙度在线预测技术，并实现对加工表面粗糙度进行实时监测和预测，以提高生产效率和产品质量。

研究内容与方法
本研究将基于传感器的实时监测技术，结合数学建模和数据分析方法，探讨加工工件表面粗糙度的在线预测技术。

具体研究内容包括以下几个方面：
1. 分析表面粗糙度的工艺特性，确定表面粗糙度的关键参数和影响因素；
2. 选择适当的传感器，对加工过程中的表面粗糙度进行实时监测，并记录实时的传感器数据；
3. 建立基于数据分析的表面粗糙度预测模型，通过对传感器数据的分析和处理，预测加工工件表面的粗糙度；
4. 对预测结果进行评估和验证，验证预测模型的准确性和可靠性。

预期成果与意义
本研究旨在探讨基于传感器的加工工件表面粗糙度在线预测技术，
通过实时监测和预测来提高生产效率和产品质量。

预期达到的成果包括：
1. 开发了基于传感器的加工工件表面粗糙度在线预测技术；
2. 验证了预测模型的准确性和可靠性，为实际应用提供了理论依据；
3. 提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本。

总之，本研究对推动制造业的智能化发展和提升产品质量有重要的
现实意义和应用价值。