基于便携式粗糙度仪的表面轮廓测量实验平台设计

该文基于便携式粗糙度仪设计了一种用于采集工件表面轮廓数据的测量实验平台,并同步开发轮廓分析软件。该测量实验平台由三轴移动装置、夹具、轮廓数据采集装置(粗糙度仪)及计算机组成,可采集水平方向上0.3~16.0 mm、垂直方向上–200~200μm复杂表面的轮廓数据,用于微结构或非球面等面型的测量实验。基于MATLAB软件设计模块开发了轮廓数据处理及分析软件,与金相显微镜及泰勒霍普森轮廓仪所测量的轮廓数据结果对比,该测量实验平台的测量误差低于5%,证明该平台及测量方法的可靠性和准确性。

基于图像预处理的光学元件表面粗糙度测量系统

在测量光学元件表面粗糙度时,测量结果往往比较片面,为此设计基于图像预处理技术的光学元件表面粗糙度测量系统。获取原始元件表面粗糙度干涉图像,通过对表面形貌图像实施图像去噪处理与倾斜校正处理获取滤波结果,通过自适应中值滤波算法实施图像的去噪处理。在粗糙度参数评定模块中,根据取样长度对评定长度下定义,实施光学元件表面粗糙度的全面评定。利用设计系统测量三种光学元件的表面粗糙度。实验结果表明:通过设计系统能够获取高成像质量的表面粗糙度干涉图像,实现多种元件表面粗糙度的全面测量,具有一定应用价值。

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。

P20模具钢的表面粗糙度预测模型

为改进P20模具钢高速铣削加工时表面质量,提高加工效率,选取影响粗糙度的切削参数作为试验因子进行正交实验,确定了进给量ƒ、切削速度v和切削深度a_(p)对表面粗糙度的影响.基于TiAlN涂层刀具铣削P20模具钢的试验结果,建立表面粗糙度多元线性回归数学模型,并对回归方程和回归系数进行显著性检验;最后将模型预测值与实验数据进行对比验证.结果表明,粗糙度平均误差为3.3%,具有较高的可信度.该模型能为高速、高效干切削P20模具钢提供数据和理论支持.

三维成像技术的光学元件表面粗糙度智能测量方法

光学元件在多个领域起着至关重要的作用,其应用性能的优劣主要由表面粗糙度决定,对此,提出三维成像技术的光学元件表面粗糙度智能测量方法。采集光学元件表面图像,并进行预处理,然后采用重构算法获取到光学元件表面三维图像,并使用最小二乘中线提取元件表面三维形貌的中面,最后在表面三维形貌中面计算出三维粗糙度评价参数,实现光学元件表面粗糙度智能测量。实验数据显示:设计方法测量的表面粗糙度因子平均误差最小值达到了0.5%,测量精度高达100%,证明本方法的光学元件表面粗糙度测量性能较佳。

不同环境下激光抛光(FeCoNi)_(86)Al_(7)Ti_(7)高熵合金表面粗糙度分析

为研究不同环境下激光抛光对(Fe Co Ni)_(86)Al_(7)Ti_(7)高熵合金表面粗糙度的影响,通过调整激光功率、扫描速度等参量,分析激光抛光后的三维形貌与表面质量。结果表明,在空气中进行激光抛光,激光扫描速度分别控制为v=500 mm/s,v=750 mm/s,v=1000 mm/s的情况下,当激光功率P=24%时得到的样件表面粗糙度值最低;激光扫描速度分别控制为v=1250 mm/s,v=1500 mm/s的情况下,当激光功率P=40%时得到的样件表面粗糙度值最低;激光功率分别为P=20%,P=24%,P=28%的情况下,当激光扫描速度v=750 mm/s时得到的样件表面粗糙度值最低;激光功率分别为P=32%,P=36%,P=40%的情况下,当激光扫描速度v=1250 mm/s时得到的样件表面粗糙度值最低。激光功率为P=20%,激光扫描速度v=500 mm/s时,对比3种不同实验环境下的抛光效果发现,水下激光抛光表面粗糙度值最低,其次是水下超声波激光抛光,最后是空气中激光抛光。激光扫描速度v=500 mm/s时,随着激光功率的增加,水下激光抛光和水下超声波辅助激光抛光的表面粗糙度值先减小后增大。样件表面粗糙度值与激光功率或激光扫描速度紧密相关。水对激光抛光后材料表面质量的提升效果明显,超声振动也起到了一定的辅助作用。

机械加工过程中切削液冷却技术对工件表面粗糙度的影响研究

通过对切削液冷却技术在影响工件表面粗糙度方面的深入探讨,本研究从试验构思与手段、试验成果与数据评估、在工业制造中的实际应用案例考察以及改进方案和未来发展等多角度进行了全面分析。在试验策划与手段的描述上我们细致阐述了如何恰当构思试验计划、挑选素材和构件,并借助试验仪器以及表面检测技巧来开展试验工作。经过实验观测和数值解析本研究证实了切削液冷却技术对工件表面光洁度的确切作用,并且确认了该技术在增进生产效能与提升制造品质方面的功效。在制造业生产实践的案例研究中本次我们选取了一家汽车配件生产商作为典型,展现了切削液冷却技术在现场制造过程中的应用成效。

利用散斑图像测量表面粗糙度的计算机模拟及实验

从菲涅耳-基尔霍夫衍射公式出发推导出了粗糙面近场衍射方程。通过对观察面散斑光强统计特性的分析,提出了采用镜射光强分量法测量表面粗糙度的思想。为验证该方法的有效性,首先用计算机模拟产生具有不同统计特性的随机表面,然后对由随机表面产生的散斑场及其光强分布进行计算。计算结果表明,与传统的散斑对比度法相比,散斑镜射光强分量法测量弱粗糙表面粗糙度具有更大的适用范围和更高的测量精度,克服了散斑对比度法易受表面横向相关长度影响的缺点。通过实验对计算机模拟结果进行了验证。

用光切法测量表面粗糙度R_Z、S值的实验研究

用光切法测量表面粗糙度 RZ、S值可实现对表面轮廓要求的二维控制。介绍了原理、操作、处理等方面的技术细节 ,对工程应用具有指导价值。

基于正交实验的氧化铝陶瓷砂带磨削表面粗糙度研究

为了探究氧化铝陶瓷磨削表面加工应用,得到表面粗糙度的最优参数组合,提出一种新型砂带磨削装置,该装置由控制平台、砂带磨削机构、夹具及测力机构和移动平台4部分组成。使用该砂带磨削装置对氧化铝陶瓷进行正交实验,对实验结果进行方差和极差分析。实验结果表明:砂带磨粒目数对表面粗糙度的影响高度显著,砂带线速度和进给量对表面粗糙度的影响显著。各磨削参数对表面粗糙度的影响大小依次为砂带磨粒目数>进给量>砂带线速度。氧化铝陶瓷表面磨削参数最优组合为:砂带线速度18 m/s,砂带磨粒目数240#,进给量0.2 mm,得到的表面粗糙度Ra=0.92。最后建立了表面粗糙度经验公式,为磨削参数的合理选择及表面粗糙度预测提供了参考。

基于国际比对的表面粗糙度自动测量系统的分析

在零件加工过程中由于几何误差产生不同程度的不良影响会导致整个被测表面的不平整,而这种情况会影响零件外观质量并最终严重地降低了产品使用寿命。随着高新技术的发展,对零件表面粗糙度参数值的要求变得更加严格。为保证表面粗糙度的等效性和一致性,表面粗糙度的国际比对需要更加客观的测量。粗糙度的测量通常采用接触式与非接触式两种方式,现代表面粗糙度测量技术的发展朝向表面高精度测量、在线实时测量及三维立体表面测量方向发展。表面粗糙度国际比对测量中往往存在很多的因素导致测量结果精度低,为提高测量精度,可根据当前对表面粗糙度的测量方式设计出自动测量系统的方法降低国际比对测量过程中的误差引入,提高测量精度。表面粗糙度的自动测量系统分为视角定位系统、自动操作系统、测量仪器调整系统。自动系统是否能够实现粗糙度国际比对协议中的要求及测试结果的精确度,需通过实验的方式进行验证,主要实验包括均匀性实验与重复性实验。

光学玻璃磨削亚表面损伤预测模型及DOE实验设计

为了掌握光学玻璃材料杯型砂轮研磨与表面粗糙度(SR)和亚表面损伤(SSD)机理,本文建立BK7光学玻璃杯型砂轮研磨表面粗糙度的预测模型,通过改变磨削参数来研究对表面粗糙度的影响。设计DOE试验,研究影响SR与SSD的显著性特征因子,并分析了各因子的交互作用。实验结果表明预测模型的可靠性,得到表面粗糙度的预测模型数据与实验数据的平均误差为5.47%。采用角抛光法,通过电子显微镜观测表面裂纹,并测量裂纹的深度。最后,基于Li的模型,建立基于磨削工艺参数的亚表面损伤的新预测模型。实验结果表明:实验和预测模型结果具有很好的一致性,模型数据与实验数据的平均误差为6.19%,并且新预测模型结果要优于Li的模型。

电火花加工中测量加工参数对表面粗糙度影响的实验研究

电火花加工是一种非传统加工方法,近些年在世界各地被广泛用于模具生产。电火花加工中最重要的参数是表面粗糙度,其他参数还有材料去除率和刀具的磨损率等。研究通过实验完整地测定影响表面粗糙度的参数,以及使用实验方法的设计分析获得的有关参数,建立了一个以功率、脉冲时间和放电时间为参数的表面粗糙度方程,并对其作了讨论。

电容法测试金属表面粗糙度技术研究

在常见的金属工件表面粗糙度测试方法中,标准样块比较法为定性测量方法,测量结果会受人为经验影响;而触针法对于大曲率内凹面工件测试存在应用局限,且对于贵重金属零件,触针会产生划痕,带来不利影响。为提供一种快捷的针对贵重金属零件的无损粗糙度测量方法,基于平行板电容法原理,分别针对高曲率内凹表面和平凸表面设计圆柱形柔性测头和空心球型测头,通过工程标定,获得两种测头的表面粗糙度与测点位置接触电容之间的关系模型,最终实现金属工件表面粗糙度的柔性接触式无损测量。针对某车削半球形工件外表面的粗糙度测试表明,在不同纬度线上,工件表面粗糙度各有不同,与光学干涉法测试结果相比量值相当、趋势一致。

基于激光散斑图像多特征参数的表面粗糙度建模研究

散斑法是表面粗糙度测量领域的研究热点之一,该方法可以通过建立散斑图像特征参数与表面粗糙度评定参数之间的关系,实现对工件表面粗糙度的高效和无损测量。然而,该方法在特征参数选取阶段缺乏统一的标准,工件的机加工方法也会对特征参数和表面粗糙度评定参数之间的关系产生影响。这可能导致选取的特征参数仅适用于某种加工工艺下的表面粗糙度测量,并且特征参数之间还可能存在冗余问题。针对以上问题,文中从采集的激光散斑图像中提取了多个特征参数,引入斯皮尔曼相关系数,制定简约规则对提取的特征参数进行预筛选,提出了改进的序列后向选择算法以剔除冗余特征。实验结果表明:文中提出的方法筛选出了一组与不同加工工艺的表面粗糙度均强相关的特征,并解决了特征冗余问题,利用这组特征建立的表面粗糙度测量模型能100%识别试件的加工类型,并实现对其表面粗糙度较高精度的测量,改进的序列后向选择算法将平磨、卧铣、立铣和研磨试件表面粗糙度测量模型的平均绝对百分比误差分别降低了1.22%、0.62%、4.99%和1.61%,解决特征冗余问题的同时建立的模型性能更优。

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。

基于红外结构光三维技术的土壤表面粗糙度测量

土壤表面粗糙度是一项重要的土壤物理参数,已有的各种测量方法存在测量效率和误差难以兼顾的问题。为了在一定精度下提高野外测量工作效率,该研究基于红外结构光技术设计了一套便携的土壤表面粗糙度测量系统。该系统主要包括红外结构光扫描仪、便携式计算机、支架等,具有3.2 mm空间分辨率和3 mm的距离分辨率的性能。通过水平面板测量试验,发现本系统相对误差较小,相对误差最小区域中0.5个测量单位以内的误差(e≤1.5 mm)占87.87%,1个测量单位以内的误差(e≤3 mm)占99.58%,而大于1个测量单位的误差仅占0.42%。通过土壤表面粗糙度测量试验,发现本系统绝对误差较明显,其测量结果低于1 mm分辨率的土壤粗糙度值。通过误差分析发现:该系统的测量误差包括固有误差和随机噪声,呈特定的规律性分布;导致绝对测量误差的主要原因为该系统的性能;由于系统的随机噪声,基于水平面板距离图像的土壤表面距离图像校正存在不确定性。该研究结果为进一步降低红外结构光三维技术测量土壤表面粗糙度的误差提供了依据。

基于光学法表面粗糙度的测量研究进展

表面粗糙度是机械加工中描述表面微观形貌最常用的参数,随着现代工业对表面粗糙度精度的要求越来越高,提出了许多新的测量方法特别是光学法。介绍了测表面粗糙度的光学方法:聚焦法、干涉法、散射法和散斑法,分析了它们各自的原理和优缺点及研究概况,在此基础上提出了一种新的光学测量方法——计算机纹理分析方法。

基于轻量级卷积网络的铣削粗糙度在机监测研究

传统机器学习类方法对光源类型、设备安装误差等因素较为敏感,需要反复调试与实验,难以实现规模化生产的自动检测.针对上述问题,提出了一种铣削粗糙度在机监测方法,有效提升了检测效率和准确性.首先,采用低感度参数设置的方向梯度直方图特征的候选框提取算子实现铣削工件的定位,并基于点匹配算法校正安装误差;然后,通过清晰度评价指标实现工业相机对焦过程优化;最后,构建了一种面向移动端实时计算的轻量级卷积神经网络模型,可对不同粗糙度工件表面纹理进行分类,并在立铣加工纹理数据集上进行了实验验证.实验结果表明:相比普通卷积神经网络,在模型复杂度相似的情况下,以乘、加运算次数为指标,提出模型推理所需运算量减少55%;代价敏感函数的引入能有效提升粗糙度识别模型对不平衡数据的稳定性;所提方法与传统机器学习方法相比,在检测帧率、图像分辨率相同的实验条件下,精准率、召回率分别提高了8%、21%.

表面粗糙度光切显微镜测量系统的研制

以光切法测量原理为基础,采用CCD摄像头和传统光切显微镜,使用VC开发工具和图像处理技术开发了一套材料表面粗糙度测量系统。根据光切显微镜下材料表面粗糙度图像有明显方向性的特征,使用旋滤波方法对图像进行预处理,并与传统的几种滤波方法进行了比较,同时讨论了滤波窗口的大小和切线方向采用的滤波方法对粗糙度测量结果的影响。该测量系统能够测量新国标中的全部参数,并能进行在线测量。介绍了系统的标定方法,对影响测量精度的主要误差因素进行了分析,并对算术平均偏差Ra为3.2μm的标准粗糙度比较样块进行了测量,测得的结果是:Ra约等于2.93μm,相对误差约为-8.5%,低于该系统的示值允许误差。