神经元网络在电涡流板厚在线检测中的应用研究

主要讨论了多频多参数电涡流检测方法，提出了用神经网络处理多参数信号的方法。通过神经网络计算，分离多个互相干扰的参数，从而直接给出厚度的大小与热轧板的温度，实现单一参数的测量准确性，抑制干扰因素的影响。

基于LabVIEW的金属板带厚度监测系统

为实现对高速精密轧制金属的板厚监测,设计了一套基于Lab VIEW的板厚监测系统。首先采用线性激光CCD传感器阵列组成板厚检测仪作为采集终端,通过CAN总线网络将板厚检测设备连接至上位机监测系统,最后将采集的板厚数据在Lab VIEW平台上进行处理分析。系统能够实现数据的实时采集、数据存储、实时显示功能。实验证明系统精度较高,成本低,具有一定实用性。

一种高效的PCB厚度检测方法

文章提出了一种利用激光位移传感器来测量覆铜板(CCL)和印制电路板(PCB)厚度的非接触式检测方法,并将其应用到了CCL和PCB的厚度在线检测设备上。文章简述了测试的工作原理,测试数据表明检测方法稳定可行。该方法与千分表、半自动接触式等传统的测量方法相比,具有测试精度高、效率快、非接触式测量、自动化检测等显著优势。

TOFD检测技术对厚板分区检测的应用

通过实验分析TOFD检测技术在厚板分区检测时的缺陷测量及性质分析方面的技术优势,为厚板焊缝分区检测提出了指导方法。