端面铣削工件表面粗糙度数学模型与实验验证

目的针对多种表面粗糙度影响因素的耦合作用使轮廓形成机理不清,导致表面粗糙度数学模型存在表面质量智能管控工业应用预测精度不足的技术难题,建立端面铣削工件表面粗糙度数学模型。方法首先,基于加工运动学机理和刀具几何学分析端面铣削工件表面轮廓形成机理,建立考虑刀具跳动的工件表面轮廓模型以及轮廓高度偏差关于铣削力的补偿函数,并通过卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)进行解析。其次,建立端面铣削表面粗糙度数学模型。最后,进行可转位面铣刀端面铣削ZG32MnMo的实验验证,分别采集轮廓数据与铣削力信号,建立以铣削力为输入、轮廓高度偏差数据为输出的铣削数据集,训练卷积神经网络解析轮廓高度补偿值并验证理论模型的准确性,对比分析考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型与CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型的精度。结果CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对加工重叠区与非重叠区内沿刀具进给方向的轮廓算术平均偏差Ra的预测误差分别为18.71%和14.14%,与考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型相比,精度分别提高了10.61%和32.83%,CNN优化考虑刀具跳动的表面粗糙度数学模型对轮廓单元的平均宽度R_(sm)和支承长度率R_(mr(c))的预测结果与实验值吻合。结论考虑刀具跳动以及动态铣削力耦合作用边界条件的表面粗糙度数学模型能够有效预测端面铣削表面粗糙度,可为在质量管控工程中的应用提供理论指导与技术支撑。

激光沉积制造零件表面粗糙度预测及控制方法研究

针对激光沉积制造(LDM)成形零件表面粗糙度高、成形质量差,以及打印后必须进行机加工等后处理的问题,自主搭建成形平台,使用“小光斑、小层厚、小粉末粒径”的工艺方法打印具有不同倾斜角度的薄壁零件,并考虑熔道搭接、层间抬升量及成形角度的影响,基于增材制造分层切片原理,给出了不同几何特征下典型薄壁零件的理论表面粗糙度预测模型,通过实际打印薄壁零件对其进行三维共聚焦观测表面形貌和粗糙度,测量验证了所提出的表面粗糙度预测模型的正确性,并在此基础上提出了激光沉积制造零件表面粗糙度的控制策略。

压缩率和施胶量对毛白杨重组木干状和湿状表面粗糙度的影响

表面粗糙度是评价木质材料表面质量和加工性能的重要指标之一。以毛白杨(Populus tomentosa)单板和酚醛树脂为原料,采用单因素试验制备重组木,探讨压缩率(50%、55%、59%)和施胶量(10%、15%、20%)对重组木干状和湿状表面粗糙度的影响。结果表明,压缩率对干状和湿状表面粗糙度影响显著,且对干状表面粗糙度的影响大于湿状;随着压缩率的增大,重组木的干状表面粗糙度逐渐降低,湿状表面粗糙度逐渐增大;施胶量对干状和湿状表面粗糙度影响显著,且对湿状表面粗糙度的影响大于干状;随着施胶量的增加,重组木干状和湿状表面粗糙度均逐渐降低。与毛白杨单板相比,在压缩率为59%和施胶量为15%时,重组木干状粗糙度参数Ra和Rz分别降低了79.64%和73.07%,湿状粗糙度参数Ra和Rz分别降低了62.85%和50.00%。在实际生产过程中,可通过控制压缩率和施胶量调控重组木干状和湿状表面粗糙度,以满足不同应用场景对重组木材料表面粗糙度的需求。

五轴测量复杂曲面粗糙度及其无干涉方法

针对航空复杂零件粗糙度检测难题,利用五轴测量机灵活性高、可达域广的特点,搭载粗糙度传感器,研究复杂曲面粗糙度测量方法。首先分析粗糙度传感器与工件位置的关系;然后研究传感器和工件的干涉判断方法,求解粗糙度五轴测量中测杆无干涉方位,对粗糙度可测区域进行预测;最后通过离心叶轮关键部位粗糙度检测实验验证算法的可行性和准确性。实验表明,基于五轴测量机的复杂曲面粗糙度检测是一种可行的接触式粗糙度检测方法,无干涉算法能够精确预测可测区域,在实现复杂零件关键部位粗糙度量化表达的同时大幅提高检测效率。

基于机器视觉的车削表面粗糙度检测方法研究

为了对车削工件表面粗糙度进行快速检测,提出了一种使用机器视觉技术的车削表面粗糙度检测方法,采用机器视觉技术、数字图像处理技术等对车削工件表面进行非接触式检测。首先使用MATLAB软件对图像进行了预处理(灰度化、高斯滤波等),然后提取了灰度曲线,根据均值和周期对粗糙度参数进行了计算,并与实际值进行了对比。结合实例,验证了机器视觉技术在车削表面粗糙度检测中的有效性和实用性。该方法具有快速、低成本、非接触等优点。

R_(a)值对粗石纹表面电镀锡产品性能的影响分析

研究了R_(a)值对粗石纹表面电镀锡产品主要性能的影响,通过测试同批次分别经连退平整、电镀锡碱洗、镀锡、钝化、涂油后取得的样板,分析了R_(a)值在镀锡前和镀锡后的变化趋势,以及R_(a)值大小对表面色泽、表面洁净度、涂漆附着力、抗硫性能、花架划伤的影响,找到了相关规律,为后续粗石纹表面产品R_(a)值控制策略的制定提供了参考。

基于激光位移传感器的可视化表面粗糙度测量系统

表面粗糙度是表面微观几何形状误差,它是评价材料加工质量的一个重要参量。传统接触式测量表面粗糙度容易造成表面划伤,且测量速度低,不适合在线测量,而非接触式测量方法能够克服上述不足。本文设计了一种基于激光位移传感器的非接触式表面粗糙度测量系统,对设定区域扫描,实现对物体表面微观变化的在线检测,通过分析反射光强的变化,获得物体表面形貌变化及偏差信息。该系统采用MP340单片机进行数据处理,借助可视化人机交互界面实时监测被测物体表面状态结果。实验测试表明,系统原理直观,测试数据精确可靠,抗背景光干扰能力强,轴向检测范围在1~80µm的测量,精度小于5µm,为实际应用提供一种技术参考。

分层挤出成形陶瓷型壳的表面粗糙度研究

熔模铸造在进行金属浇注之前,通常要经过蜡模压制、蜡模组树、蜡模沾浆、型壳脱蜡、型壳焙烧等工序制备陶瓷型壳,而采用分层挤出成形技术直接成形陶瓷型壳,可大大简化熔模铸造的工艺流程。本文基于氧化铝陶瓷浆料,主要研究了分层挤出成形关键工艺参数(喷嘴直径、挤出层高和成形角度)对陶瓷型壳表面粗糙度的影响,构建了挤出成形陶瓷型壳的表面粗糙度数学模型,并采用涂层后处理工艺进一步降低了陶瓷型壳的表面粗糙度。结果表明:采用分层挤出成形技术,当喷嘴直径为0.26 mm、挤出层高为0.2 mm、成形角度为90°时,试样表面粗糙度Ra最低为(12.9±0.9)μm,施加涂层后,表面粗糙度Ra可降低至6.3μm以下。

接触式轮廓仪测量的自动标注问题探究——基于最小二乘法

为避免因探针缺陷、探针粘尘及扫描位置偏移等导致的接触式轮廓仪测量轮廓曲线粗糙,借助最小二乘法,对轮廓仪测量的轮廓线圆弧段和直线段的工件形状进行标注探究:利用轮廓仪测量数据绘制散点图并与被测工件轮廓图进行比对;选取区间范围内的散点作为轮廓线拟合的样本点,采用线性拟合法对样本点的斜直线段(水平直线段视为特殊的斜直线段)进行拟合,并对拟合模型进行显著性检验及误差项检验;采用非线性拟合方法对圆弧段进行拟合,绘制拟合效果图,并对轮廓仪测量数据及标注后的数据进行对比验证。结果表明,所建模型能对接触式轮廓仪测量的不同倾斜直线段及不同圆弧段的工件形状进行自动标注,可满足接触式轮廓仪的常规测量要求。

基于剪切波变换的光学元件表面缺陷检测方法

针对精密光学元件表面划痕缺陷形态大小随机分布,难于检测的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和L0梯度最小化(LGM)的精密光学元件表面缺陷检测的方法。首先,采用NSST将被测元件表面数据分解为不同尺度、不同方向的子块;然后,在子块上基于自适应阈值使用LGM分离被测表面的纹理;最后,重构变换域子块,实现元件表面缺陷的检测。实验结果表明:对包含256×256数据点的表面,特征分离仅需要0.7862 s,满足元件的自动化处理的时间要求。与小波等方法相比,该方法能更准确地分离器件表面的纹理与缺陷,在光学元件表面缺陷检测方面效果更优。

数字图像技术在机械加工表面粗糙度检测中的应用

首先分析了常见机械加工表面粗糙度检测数字图像技术,其次分析了数字图像技术在机械加工表面粗糙度检测中的实际应用,以期为机械加工表面粗糙度检测提供参考。事实证明,图像采集、图像预处理、图像灰度化、图像降噪、小波分解等数字图像技术,均能够被应用于机械加工表面粗糙度检测,并且可以获得理想检测效果,从而及时发现和处理机械加工表面粗糙度不合格产品。

表面粗糙度的非相干光三角法测量研究

激光三角法因其非接触、结构简单和工作距离大等优点在粗糙度测量中的应用越来越多,但激光测量易受散斑噪声影响,无法实现高精度的测量。对此提出一种非相干光三角法,采用非相干线光作为测量光源,避免了散斑噪声影响。搭建一套测量表面粗糙度的非相干光三角法系统,通过对比非相干光条纹图与激光条纹图的特点,研究了表面粗糙度参数的计算方法,完成了刨削和立铣不同粗糙度等级样块的测量,并增加触针法的测量结果作为参考标准。实验结果表明:非相干光三角法的测量结果与触针法结果接近,其中测量的轮廓算数平均偏差Ra的相对误差最大为11.3%,轮廓最大高度Rz的相对误差最大为16.9%。激光三角法在测量粗糙度值较大的样块▽3~▽5时误差较小,测量粗糙度值较小的样块▽6和▽7时误差激增,Ra和Rz的相对误差最大值都超过了100%;非相干光三角法的测量精度高于激光三角法。

多特征联合的薄壁零件表面缺陷检测方法

采用基于机器视觉的无接触检测方式对飞机制造中蒙皮、机翼缘条以及角片等薄壁零件表面缺陷进行自动检测,使用VMS-4030G影像仪采集零件表面信息,提出多特征联合检测方法检测缺陷。该方法主要包括图像Tamura纹理特征提取、图像局部二值模式(LBP)直方图和LBP下的灰度梯度共生矩阵特征(GGCM)提取。根据缺陷特性选择提取特征,对得到的特征应用主成分分析法(PCA)进行降维以及支持向量机(SVM)分类,最终得到检测结果。为了验证所提方法可行性,以带铆接孔的6061铝合金板代替飞机薄壁零件进行数据采集和检测。试验结果表明,该检测方法对毛刺、裂纹、凹陷及划痕的检测率均大于92%,明显优于单一特征提取的检测方法。

基于NSST的镀锡基板表面形貌多尺度分析

提出了基于非下采样剪切波变换的镀锡基板表面形貌分析方法。将非下采样剪切波变换与高斯滤波、二维离散小波和二维双树复小波进行对比,验证了其优异的幅频特性和平移不变性;基于低频子带能量、低频重构表面峭度以及重构表面与原始表面的均方根误差,确定非下采样剪切波变换的分解层数,并将其与二维离散小波、二维双树复小波用于基板形貌特征的重构,结果表明:非下采样剪切波变换拥有最好的重构效果。采用分水岭算法和Wolf剪枝对不同形貌特征的基板进行特征参数计算,得到表征镀锡基板表面质量的显著参数:平均峰体积Shv和平均谷体积Sdv。

粗糙表面计算机模拟

粗糙表面的计算机模拟是建立粗糙表面模型进而对粗糙表面间相互作用进行模拟研究的前提。提出一种基于时间序列模型、数字滤波技术和Johnson转换系统的粗糙表面模拟方法,分别模拟了各向同性与各向异性、高斯与非高斯分布条件下具有不同形式自相关函数的粗糙表面,并对复杂合成粗糙表面的模拟进行了尝试。最后,对粗糙表面模拟过程中的误差进行了初步分析。结果表明,提出的粗糙表面模拟方法能快速有效地模拟具有指定自相关函数的高斯或非高斯随机粗糙表面;在一定的条件下模拟表面的统计特征与规定值误差很小,但当相关长度比较大的时候,误差比较明显。

三维表面粗糙度测量方法综述

表面粗糙度测量是评估零件表面特性的重要手段。经过二十多年的发展,三维表面粗糙度逐渐成为反映工件表面特性的重要指标。本文总结并比较了接触式测量法、非接触式测量法和纳米表面粗糙度分析法中常用三维表面粗糙度的测量原理及特点。针对每种测量方法的发展现状,本文讨论了其适用范围及局限性,并指出了未来的发展方向。

超声深滚对TC4钛合金表面形貌和表面粗糙度的影响

研究了采用超声深滚处理(UDR)对钛合金(TC4)试件表面形貌和表面粗糙度的影响。采用扫描电子显微镜观察分析了超声深滚处理前后的试件表面形貌,采用表面粗糙度仪分析研究了强化处理前后的表面粗糙度变化。结果表明,超声深滚处理可以显著降低机加工痕迹,消除表面微损伤,大幅降低表面粗糙度,可使表面粗糙度由Ra2.32m降低到Ra0.11m。

灰度阈值对图像分形特征参数提取的分析

表面形貌的分形维数作为表面形貌描述的特征参数与表面形貌灰度图像二值化转换阈值θ密切相关.在灰度图像的二值化转换过程中,合理选取的二值化转换阈值θ*应能够通过从考察对象中所提取的分形维数来较好地表征表面形貌的相关特征.从实例可看到:灰度图像的二值化转换阈值θ存在着极大值θmax和极小值θmin,当θ>θmax或θ<θmin时,从灰度图像二值化转换过程中所获取的计算分形维数的所有信息将会达到饱和状态.基于θmax和θmin,得到了合理选取的二值化转换阈值θ*的经验判据关系.

光学非接触三维形貌测量技术新进展

三维物体表面轮廓测量是获取物体形态特征的一种重要手段 ,在机器视觉、自动加工、工业检测、产品质量控制领域具有重要意义和广阔的应用前景。光学非接触测量由于其高分辨率、无破坏、数据获取速度快等优点而被认为是最有前途的三维形貌测量方法。介绍了光学非接触测量方法中的光切法、基于调制度测量的原理及优缺点 ,重点介绍了光栅投射法的测量原理 ,并分析了其研究热点与发展方向。

粗糙表面的可控润湿性研究

本文利用微机械加工技术,通过改变材料表面微观几何结构,研究材料表面微结构对于表观润湿性的影响规律.我们在以前工作的基础上,分别研究了不同设计尺寸的表面微柱阵列结构的亲水表面的表观接触角的变化,研究结果表明,通过改变材料表面的微结构,在亲水的本征表面上,粗糙表面的表观接触角更加符合Wenzel的理论预测.文章也通过在微柱表面利用化学腐蚀方法制作多孔硅结构的方法,形成了具有阶层结构的粗糙表面.具有多孔硅结构和微柱阵列的疏水表面(OTS)上,测得最大接触角是157.18o.