PSD作为一种新型的光点位置敏感传感器,由于其具有响应速度快、位置分辨率高、不受光斑的约束、能同时测量位置和光强、可靠性高且配套信号处理电路结构相对简单等特点,它在位置坐标的精确测量方面受到了广泛的应用。然而,由于PSD在制造过程中其表面扩散层和底层材料电阻率的均匀性、有效感光面积等多种因素导致PSD器件的输出存在非线性变化,这一缺陷使得整个器件所测数据存在不小误差。针对这一问题,本文提出了基于改进BP神经网络的新型PSD非线性校正算法。本文首先研究了 PSD的结构和特点,介绍了其作为一个新型光电位置传感器的优点,并分析了 PSD的工作原理,阐释了非线性产生的原因和进行非线性校正的必要性。随后对目前常用的PSD非线性校正算法进行研究,包括插值算法和BP神经网络算法,对比分析其优劣。重点研究了基于BP神经网络的二维PSD非线性校正算法的原理,分析了它的不足,并借鉴国内外对于标准BP算法的最新改进动态,在此基础上从提高收敛速度和降低算法复杂程度出发,探讨一种实用性较强的新型改进BP神经网络校正算法。搭建了 PSD的位置测量平台包括信号处理电路和基于ARM和CPLD的控制系统。通过实验平台进行实验获取数据并通过计算机编程仿真实验完成了对新算法的验证,并将其与现有非线性校正算法进行对比,结果显示:新型改进BP神经网络校正算法收敛速度快、精度高,且算法程序容易实现,实用性较强。