机加工表面粗糙度的光切显微成像测量方法与试验研究

为了改善机加工表面光切显微图像的轮廓提取效果,提高表面粗糙度的测量精度,在建立了基于光切显微成像的机加工表面粗糙度测量系统的基础上,针对光切显微图像提出了基于Zernike矩的轮廓亚像素边缘检测算法,建立了最大类间方差法与传统Zernike矩相结合的模型,提高了亚像素边缘点的定位精度。在此基础上采用最小二乘拟合法确定了轮廓基准中线,根据国家标准建立了轮廓的算术平均偏差Ra的数学模型,实现了机加工表面粗糙度的非接触、高精度测量。试验结果表明,在机加工表面精度等级在7～10级时,算法耗时约15ms,该方法所测量表面粗糙度的相对误差不超过5%,具有较好的精度和实时性,提高了测量效率。

微小深度尺寸现场测量系统的研究

针对目前微小深度尺寸现场测量难的问题,设计开发了一种基于光切原理的现场视觉检测系统,应用自主开发的基于Directshow和VC++的图像采集和处理软件,能快速、准确地检测被测工件表面的微小深度尺寸。实验结果表明,该测量系统景深达700μm,可测量20～990μm的深度尺寸,系统整体的测量不确定度优于3%;在200～500μm范围内,系统测量误差小于1.5μm,测量不确定度优于1%。通过模拟易开盖生产现场的振动环境(振动频率为6.7Hz,位移振幅360μm),对该测量系统振动适应性做了分析,实验验证了本系统能够用于类似易开盖生产现场的加工环境中。