随着科学技术的更新和时代的进步,我国的机械制造行业得到了蓬勃的发展,对零件表面的检测技术提出了更高的要求,零件内、外轮廓表面的检测逐渐向高精度、数字化检测发展,应运而生了通过计量器与被测表面直接接触获得表面信息的接触法测量和以光电、电磁等技术为基础的非接触法测量。本文以零件轮廓表面为研究对象,建立了一个基于光纤位移传感器的零件表面质量检测的微位移检测平台,为进一步实现零件轮廓表面的数字化检测提供了一种新的有效手段,具有重要的理论指导意义和广泛的应用转化前景。本文首先对课题的研究目的和意义进行了讨论,分别论述了零件轮廓表面检测技术和光纤传感器技术的发展概况,从中总结经验提出利用光纤传感器对零件轮廓表面进行检测的方案。在根据调制特性对光纤传感器进行分类后,重点研究了实验使用的强度调制型光纤传感器,分析了其检测位移的基本原理,并在研究光纤传感器纤端出射光场分布的基础上得出,在光纤芯径等条件不变的情况下,光耦合效率只与光纤探头与被测表面的位移量有关系,为轮廓表面的检测提供了理论支撑。其次综合各种测量方法对使用光纤位移传感器来检测轮廓表面做了详细的阐述,提出了检测过程中光纤传感器探头的路径规划方法。在分析了光纤传感器使用的光源、光探测器和光纤光路后,给出了基于光纤位移传感器的零件轮廓表面检测方案,搭建了检测实验平台。又根据相关微弱信号的检测原理,设计了相应的电路对传感器微弱信号进行放大、滤波、除法等处理,得到信噪比高的信号。最后在分析神经网络的相关理论的基础上提出了文中使用的基于径向基网络(RBF)的非线性处理方案,并对设计的RBF神经网络进行仿真实验,由图形化结果可知,RBF神经网络的训练结果能较好的逼近非线性函数,具有良好的拟合效果。文章结尾根据设计的方案和构建的实验平台,分别对一块钢片和硬币进行三维形貌测量实验,并对实验中的不足进行了总结,对课题研究的进一步深入开展做了展望。