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一种基于BP神经网络的光栅莫尔条纹细分方法可以提高光栅莫尔条纹的细分精度。在1个莫尔条纹信号周期内采集多个样本点进行差值细分，利用3层BP神经网络，将获得的差值作为网络输入，该样本点在1个栅距内的微位移量作为目标输出，建立合理的网络模型，与DSP微处理器相结合实现莫尔条纹细分。通过对样本点的学习，莫尔条纹细分精度可以达到0．001微米级。同时对非样本点进行验证，实验结果表明该系统具有可行性。