| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题来源 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3.1 轮廓表面测量的国内外发展概况 | 第11-13页 |
| 1.3.2 光纤传感器的国内外发展概况 | 第13-15页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第15-16页 |
| 2. 基于光纤位移传感器的轮廓表面测量的理论研究 | 第16-27页 |
| 2.1 光纤传感器的基本工作原理和分类 | 第16-17页 |
| 2.2 反射式光纤位移传感器的工作原理 | 第17-22页 |
| 2.2.1 反射式光纤位移传感器的基本工作原理 | 第17-18页 |
| 2.2.2 反射式光纤位移传感器反射的几何学分析 | 第18-19页 |
| 2.2.3 光纤纤端光场分布模型 | 第19-22页 |
| 2.2.4 光功率耦合效率 | 第22页 |
| 2.3 轮廓表面的检测原理 | 第22-26页 |
| 2.3.1 光学三维轮廓测量技术综述 | 第22-25页 |
| 2.3.2 基于光纤位移传感器的轮廓表面检测模型 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3. 三维形貌测量的总体方案设计与实验平台的构建 | 第27-41页 |
| 3.1 总体方案设计 | 第27页 |
| 3.2 光纤位移传感器的结构设计与选型 | 第27-29页 |
| 3.2.1 光纤的选型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 光纤位移传感器的传感光路设计 | 第28页 |
| 3.2.3 光源的选型 | 第28-29页 |
| 3.2.4 光探测器的选型 | 第29页 |
| 3.3 微弱信号处理电路的设计 | 第29-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 4. 数据的分析处理 | 第41-49页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 数据预处理 | 第41-42页 |
| 4.2.1 数据类型 | 第41页 |
| 4.2.2 异常点去除 | 第41-42页 |
| 4.3 基于RBF神经网络的非线性处理 | 第42-46页 |
| 4.3.1 RBF神经网络结构模型 | 第42-44页 |
| 4.3.2 RBF神经网络表面重构算法的设计 | 第44-46页 |
| 4.4 RBF神经网络仿真实验 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5. 实验及结果分析 | 第49-66页 |
| 5.1 传感器的相关参数分析 | 第50-53页 |
| 5.2 钢片轮廓表面的测量结果和分析 | 第53-58页 |
| 5.3 硬币轮廓表面的测量结果和分析 | 第58-65页 |
| 5.3.1 在距离[0.4mm,0.95mm]内对硬币轮廓表面的测量 | 第58-62页 |
| 5.3.2 在距离[1.05mm,1.9mm]内对硬币轮廓表面的测量 | 第62-65页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第65-66页 |
| 6. 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文总结 | 第66页 |
| 6.2 本文展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 附录：硕士研究生学习阶段发表论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |