表面形貌评定的B样条小波基准线的实现

随着科学技术的发展,对工件的表面精度提出了更高的要求。表面形貌特征在很大程度上影响了工件的技术性能和使用功能。近年来,国内外对表面形貌特征进行了大量的研究,制定了相关的标准。但是仍然存在一些不确定性和模糊性。文中针对高斯滤波器存在边界效应和对缺陷表面产生形变的不足,提出了一种B样条小波获取表面形貌功能评定基准线的方法。首先建立表面形貌的数学模型,采用小波分析的分解与重构原理,实现了表面形貌的数学模型的小波构建。最后根据小波变换的定义,用B样条函数构造出B样条小波函数,并将其应用于表面形貌的分析,从而实现了表面轮廓与基准线的分离。通过实例对比分析,该方法要优于高斯滤波获取基准线的方法。B样条小波分离法不仅消除了边界效应,而且消除了表面异常值高斯基准线的变形。     

基于区域法的表面形貌滤波

表面形貌的区域法评定与其二维轮廓评定相比,更能体现表面的真实情况。表面形貌的区域法滤波是对其进行区域法评定的基础。文中对最小二乘平面滤波、多项式曲面拟合滤波和三维高斯滤波3种典型的区域法表面滤波技术进行了算法实现,实测结果表明了所开发算法的准确性。     

零相位滤波与最小二乘拟合下的聚焦形貌恢复

为提升形貌恢复精度,提出一种高精度的聚焦形貌恢复算法。该方法从序列图像的预处理以及深度值连续化处理角度入手,将零相位滤波与最小二乘拟合法相结合。自行设计了基于巴特沃斯低通的零相位滤波器用以聚焦评价函数曲线的滤波处理,在消除噪声干扰的同时,保持各空间数据点位置不变;根据聚焦评价函数曲线特性,利用基于高斯函数的最小二乘拟合峰值法获取窗口序列的聚焦位置,进一步提高了峰值定位精度;为得到更为连续化的被测物深度信息,采用三次B样条曲面对各个像素点的初始深度值进行插值。实验表明,方法兼具形貌恢复的平滑性及高精度性。     

祥条小波在表面检测中的应用

表面质量是影响工件功能的重要因素之一，表面形貌的粗糙度、波纹度和峰谷等表面特征是影响表面质量的关键。如何获取、分离并评定这些表面特征是表面检测的核心。传统滤波技术在表面检测中已得到广泛使用，样条小波被引入并应用于表面检测中。基于多分辨分析在表面检测中的应用，介绍了样条小波的原理和构造方法，实验利用包括样条小波的4种滤波方法对表面信号的基准进行拟合，井比较了结果，显示了样条小波在表面检测中的优良特性。     

表面测量中高斯滤波器的B样条函数实现方法

提出一种新的高斯滤波器B样条函数实现方法。在B样条函数理论基础上,通过对变分原则引入约束条件的方法,并结合小尺度高斯滤波器级联的特性,得出了高斯滤波器的逼近滤波器。其与高斯滤波器的最大幅度偏差小于1%,并且也具有零相移的特性。在相应的滤波算法中,包括了一级零相移滤波和一级加权滤波,只进行二次循环,算法结构简单,计算效率高。对实际表面测量数据进行应用试验,能够满足高斯滤波器实现方法高精度、高效率的要求。     

基于散乱数据点的B样条曲线反求方法

逆向工程中,由3D散乱数据点反求B样条线,常用的方法是用最小二乘法通过B样条曲线逼近来拟合出B样条线,因而存在拟合误差,更无法提前预知需要多少控制顶点才能达到所要求的逼近精度.我们从B样条曲线的数学定义出发,对B样条线的重构进行了研究,通过反求B样条多边形控制顶点的方法,来反求得到插值B样条线,并以三次均匀B样条线的反求为例,通过编程加以实现验证.     

神经网络理论在数控机床热误差建模中的应用

使用神经网络理论对建立数控机床热误差数学模型进行研究分析,并将其与传统的最小二乘线性建模所得热误差数学模型进行综合对比。通过应用实例分析比较表明:神经网络模型与传统的最小二乘线性模型相比具有更好的拟合性和预测能力,并对温度传感器布点的鲁棒性优于传统的最小二乘法建模。     

凸轮位移数据的数学处理及误差分析

分别对凸轮轮廓曲线的实测位移数据应用三次样条插值和多项式最小二乘拟合两种处理方法进行处理，并对两种数学处理方法的误差进行分析，结果证明：仿制凸轮时对凸轮轮廓曲线的实测位移数据采用多项式最小二乘拟合方法比三次样条插值处理更为合理，利用多项式最小二乘法进行曲线拟合得到的类加速度曲线的光滑程度明显优于用三次样条插值得到的类加速度曲线。     

B-样条小波在表面粗糙度评定中的应用

将多分辨分析的思想应用于表面信号的分离,用B-样条函数构造双正交小波基,并构建B-样条小波评定基准线。实验对实测的表面形貌使用多种滤波方法,并将各种方法所得的基准进行比较,证明了B-样条小波在粗糙度评定中的适用性。     

基于MATLAB GUI的表面粗糙度评定算法的实现

表面粗糙度评定算法及系统的实现是表面形貌测量方法应用的关键.针对这一问题,首先对比分析了表面粗糙度评定中高斯滤波和B样条小波分解两种算法.在此基础上基于MATLAB GUI(Graphical User Interfaces,GUI)研究并实现了表面粗糙度评定系统;实验和分析表明,实现的两种滤波方法均能满足表面形貌分析的精度要求,所实现的系统直观易用、结果可靠.     

点采样曲面的曲率估计

本文提出一种直接在点采样曲面上计算曲面的高斯曲率、平均曲率及主曲率等局部微分性质的方法。首先，为了去除测量产生的噪声和误差，引入高斯核函数为每个采样点加权；接着计算每个采样点的最近邻域点集；然后用双三次B样条曲面最小二乘拟合邻域点集，构造局部参数曲面来逼近原始曲面，以局部参数曲面的曲率估计点采样曲面的曲率；最后给出曲率估计的应用。实验结果表明，该方法能有效地反映曲面的基本特征。     

圆弧金刚石砂轮三维几何形貌的在位检测和误差评价

针对非球面光学元件加工对圆弧金刚石砂轮形状误差测量的需求,提出了砂轮三维几何形貌在位检测与误差评价方法。建立了砂轮外圆面螺旋扫描轨迹测量数学模型,利用位移传感器获取了砂轮表面轮廓数据;对得到的数据匀滑滤波后沿圆周展开并进行插值处理,得到砂轮三维几何形貌。然后,根据非球面平行磨削加工特点,提出评价圆弧砂轮形状精度的指标。通过提取三维几何形貌轴截面轮廓,进行最小二乘圆弧拟合得到不同相位处的圆弧半径与圆心坐标,并由误差分离获得砂轮表面圆弧的圆度误差、圆周跳动误差及轮廓圆心轴向偏差。最后,对非球面加工圆弧金刚石砂轮进行检测,获得了砂轮的三维几何形貌以及多个关键尺寸及其误差数据:即圆弧金刚石砂轮的平均圆弧半径为55.442 3mm,半径波动极差为0.16mm,中央±8mm环带内圆弧的圆度误差约为5μm,圆周跳动误差约为2μm,截面轮廓圆心轴向位置相对偏差为0.008mm。根据检测结果,进行了大口径复杂非球面磨削实验,得到的元件面形P-V值为4.62μm,RMS值优于0.7μm,满足工程的实际需求。     

改进双树复小波在阶跃特征结构表面基准提取中的应用

刻线尺寸的器件表面存在着大量的如槽、台阶等不连续特征,当提取其基准面来做质量评定时,ISO规定最小二乘拟合法来实现,但其鲁棒性远远差于滤波法。而若直接采用传统滤波法(如高斯滤波、小波滤波等)在不连续特征处会产生波动。基于此,提出一种新的滤波稳健算法,通过对双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform, DT-CWT)进行全变分最小化理论(Total variation minimization, TVM)梯度处理,即对每层的小波系数运用阈值方法进行初始化,借助投影次梯度法将TVM理论与DT-CWT相结合,不断迭代,最终增强DT-CWT在提取几何结构特征基准面的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法与传统滤波方法相比,整个表征精度(最大重构误差和均方差)具有最优性,且评定高度也最接近理想高度。对一实测标块,无论从直观三维视图还是侧面对比图,其在阶跃处能很好地抑制波动,与标块实际加工的理论高度偏差只有0.040 3 μm,保证了产品的几何特征,为实际的工程应用提供了一种有效的基准提取方法。     

磨损表面的稳健高斯滤波评定方法研究

磨损表面形貌的评定方法，对于磨损表面状态评定、摩擦特性的分析有着重要的作用，而表面形貌数据的滤波方法，是评定方法中的关键组成之一。采用Tukey、Hampel、IGGI和QC 4种典型稳健权函数分别与高斯滤波结合组成的稳健高斯滤波方法，对由实验得到的黏着磨损和磨料磨损盘表面采集的数据进行稳健滤波分离;通过由稳健高斯滤波与标准高斯滤波得到的三维磨损表面低频基准面的对比分析，以及从磨损表面滤波分离出的高频评定参数的影响分析，研究稳健高斯滤波的滤波稳健性和滤波效率；从滤波后的高频功率谱密度分布特性方面，进一步探讨滤波的稳健性；讨论磨损表面形貌数据中特异值与磨损特征的关系。研究表明：Tukey和Hampel稳健高斯滤波具有良好的滤波稳健性，能有效地分离磨损表面的低频评定基准和包含磨损特征的高频信息；而磨损特征主要分布在高频信息的低频段区间，其功率谱密度函数与表面磨损状态及其摩擦学特性相关。     

The Pre-Processing of Data Points for Curve Fitting in Reverse Engineering

Reverse engineering has become an important tool for CAD model construction from the data points, measured by a coordinate measuring machine (CMM), of an existing part. A major problem in reverse engineering is that the measured points having an irregular format and unequal distribution are difficult to fit into a B-spline curve or surface. The paper presents a method for pre-processing data points for curve fitting in reverse engineering. The proposed method has been developed to process the measured data points before fitting into a B-spline form. The format of the new data points regenerated by the proposed method is suitable for the requirements for fitting into a smooth B-spline curve with a good shape. The entire procedure of this method involves filtering, curvature analysis, segmentation, regressing, and regenerating steps. The method is implemented and used for a practical application in reverse engineering. The result of the reconstruction proves the viability of the proposed method for integration with current commercial CAD systems.     

A novel robust Gaussian filtering method for the characterization of surface generation in ultra-precision machining

A lot of research work has been focused on the study of the surface generation mechanisms in order to predict the surface topography and provide the optimal machined parameters based on the experiential understanding of relationship of machined conditions and surface features. Although the formation of novel geometrical product specification (GPS) and verification framework system promotes the relevant research work to new characterization methods and draft of international standards, relative little research work was conducted on the application of surface characterization techniques to ultra-precision machining which is very important to evaluate the surface quality. In this paper, a novel robust Gaussian filtering method (RGF) is proposed and used to characterize the surface topography of ultra-precision machined surfaces. Cubic B-spline and M-estimation are used to make the method reliable and robust. Based on the property comparisons of classical weighting functions, a novel auto-developed robust weighting function (ADRF) is defined to improve the robustness of RGF. To verify the characterization feasibility of the proposed method, computer simulation is used and then the real ultra-precision machined surfaces are analyzed. The experimental results indicate that the RGF method cannot only separate the surface components effectively on the whole measured area and but also eliminates the influence of freak outliers.     

测头半径误差补偿原理及其应用

用接触式形状测量仪测量轴承沟道曲率半径和沟道形状时,消除测头半径引起的测量误差是提高测量精度的关键.本文用B样条曲线的最小二乘法逼近曲线,建立曲线的数学模型,利用测头的中心轨迹与被测轮廓互为等距曲线的关系,进行测头半径补偿,从而获得精确的实测点集,最终实现高精度测量.     

高斯滤波在三维表面评定中的应用

表面粗糙度是影响物质表面技术性能的重要物理特征之一,随着现在工程表面要求的不断提高,二维评定已不能满足要求.高斯滤波为当今用滤波技术中的主要方法.本文分析了高斯滤波法在评定三维表面信息时的数学模型并给出高斯滤波本身的不足.为克服其缺点,本文引入了稳健高斯滤波原理并给出算法,最终通过实验证明了其有效性.     

螺纹参数测量中工件定位误差分析和补偿

利用齐次坐标变换方法从理论上研究了单针扫描式螺纹测量仪的工件定位误差模型,并考虑探针尖头的几何形状,建立了更加精准的曲线方程。以该曲线作为最小二乘拟合曲线,根据数学模型的特点和参数的取值范围,采用改进的单纯形-模拟退火(SMSA)算法,通过对标准件的测量,求解模型参数,补偿对应误差,减小了简单直线拟合的模型误差。基于该方法,在自主研发的测针式螺纹测量仪上进行了实验验证,结果表明,所述模型更符合实际情况,能够有效地减小工件定位误差。     

巴特沃思小波在表面形貌信号分离中的应用

为了快速准确地分析工程表面,提出了一种基于巴特沃思小波的滤波方法。首先,讨论了小波滤波器的低通幅度传输特性,并以此作为选择适合表面形貌分析小波滤波器的依据。然后,介绍了巴特沃思小波滤波器的构造原理,并给出了它的快速实现算法;综合其优良的传输特性和高效的实现算法,以巴特沃思小波作为表面分析的滤波器,对实际表面轮廓进行了多层分解。最后,利用巴特沃思小波建立了表面轮廓评定的基准线,并给出了确定小波分解层数的方法。实验结果表明,巴特沃思小波能够快速准确地实现表面轮廓的多尺度分析,稳定可靠地提取表面中线;在普通计算机上提取11200点数据表面中线仅耗时60ms,利用该中线计算所得R值相对误差仅比利用高斯中线所得R值相对误差大0.12%。