公开(公告)号：CN111189396A

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201911131177.4

申请日：2019-11-19

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 林博生 ,  孙晗 ,  陈新 ,  朱苗 ,  杨志军

IPC: G01B11/02

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的增量式圆光栅尺的位移检测方法，包括：通过对圆光栅尺上栅纹的微观特征进行区分或做标记，使之转变为一种增量绝对光栅尺，保证每根栅纹的唯一性；建立深度学习的神经网络模型，对提取的每一道栅纹进行训练，保存训练较好的光栅分类模型，用于获取当前绝对位置；基于图像像素点，对最终位置的光栅绝对位置进行计数，以提升位移检测精度。上述检测方法，解决增量式圆光栅尺，高速时易掉脉冲和掉电后需进行回零操作的缺点，解决了绝对式光栅式与增量式光栅尺需同时配合使用的问题，克服光栅尺在高精测量过程中成本高的弊端。

公开(公告)号：CN111189396B

公开(公告)日：2022-06-03

申请号：CN201911131177.4

申请日：2019-11-19

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 林博生 ,  孙晗 ,  陈新 ,  朱苗 ,  杨志军

IPC: G01B11/02

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的增量式圆光栅尺的位移检测方法，包括：通过对圆光栅尺上栅纹的微观特征进行区分或做标记，使之转变为一种增量绝对式光栅尺，保证每根栅纹的唯一性；建立深度学习的神经网络模型，对提取的每一道栅纹进行训练，保存训练较好的光栅分类模型，用于获取当前绝对位置；基于图像像素点，对最终位置的光栅绝对位置进行计数，以提升位移检测精度。上述检测方法，解决增量式圆光栅尺，高速时易掉脉冲和掉电后需进行回零操作的缺点，解决了绝对式光栅式与增量式光栅尺需同时配合使用的问题，克服光栅尺在高精测量过程中成本高的弊端。

公开(公告)号：CN111121637A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911131338.X

申请日：2019-11-19

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 潘雅灵 ,  黄观新 ,  陈新 ,  林博生 ,  朱苗 ,  杨志军

IPC: G01B11/02

Abstract: 本发明公开了一种基于像素编码的光栅位移检测方法，所述检测方法包括以下步骤：S1.光栅尺特征标记；S2.光栅图像采集；S3.光栅图像分割；S4.光栅特征信息提取及判定；S5.光栅标记像素位置编码；S6.待检索光栅实际位置获取。本发明的检测方法，解决增量式圆光栅尺，高速时易掉脉冲和掉电后需进行回零操作的缺点，解决了绝对式光栅式与增量式光栅尺需同时配合使用的问题，克服光栅尺在高精测量过程中成本高的弊端。本发明于对增量式光栅尺进行特征标记，并对标记内容进行编码。将增量式光栅尺转化为增量绝对式光栅尺，既保留了增量式光栅尺的快速性和稳定性，又避免了增量式光栅尺需要回零的操作。