随着蓄电池技术水平的不断进步,与之相适应的隔板也在不断地发展变化。隔板作为铅酸蓄电池的重要组成部分,其厚度的均匀性对电池容量的均匀性有着重要的影响。而国内生产的隔板厚度在线检测仪表,存在着稳定性差、测量精度低等缺点,无法满足实际生产的需要。本课题以蓄电池隔板生产过程中的厚度测量为背景,设计并实现了数字式在线测厚仪,并针对仪表的温度漂移问题,利用神经网络对其进行温度误差补偿。具体内容包括以下几个方面:首先,介绍了PE蓄电池隔板的生产工艺流程,详细分析了隔板生产工艺过程中,影响隔板厚度的几个因素,并提出了仪表设计的性能指标要求。其次,介绍了基于PIC16C73单片机的蓄电池隔板测厚仪的测量方案,完成了测厚仪的硬件设计和软件设计,并说明了仪表的具体实现方式。然后用组态软件实现了测厚仪现场数据的采集与数据管理。最后,在所设计测厚仪性能指标达到设计要求的情况下,为了进一步提高测厚仪的测量精度,研究了对传感器进行温度误差补偿的问题。分析了工作温度变化对光电倍增管输出特性的影响,采用了基于BP人工神经网络实现传感器温度误差补偿的方案,通过仿真实验验证了该方法提高测厚仪测量精度的有效性。所设计的样机已经通过哈尔滨光宇蓄电池生产厂家极板生产线的测试,测试表明该仪表稳定性好,能够满足隔板厚度在线测量的要求。