为了提高飞行提升机中颗粒流动的光学测量精度，分析颗粒堆积形状对质量的影响具有重要意义。提出了一种利用近红外光电传感器测量晶粒堆积厚度的方法。

根据光强在不连续介质中的衰减特性，建立了输出电压与晶粒积累厚度的高斯回归模型。

标定结果表明，当红外波长为940 nm时，测量误差小于0.5 mm。

然后，将3个传感器并联排列，测量吊运过程中飞行过程中谷粒积累厚度的变化过程;提出了一种以输出电压时间序列为输入的BP神经网络预测颗粒质量的方法。

在单次飞行升降机试验台上进行了测量实验。利用实验数据进行训练后，当颗粒质量为0 ~ 600 g时，BP神经网络的测量误差小于±18.2 g，平均误差小于7.6 g。

最后，在粮流试验台上进行了粮流测量试验，结果表明:当粮流从0.5 kg/s增加到2.8 kg/s时，相对误差从5.6减小到1.4%。与传统方法相比，该方法的精度有了明显提高。

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