非接触式表面粗糙度识别方法的研究

提出了一种机加工纹理非接触式表面粗糙度识别的方法。该方法用纹理周期度来描述机加工纹理的表面粗糙度,通过采集表面粗糙度标准样块的图像,用图像处理方法提取相应的纹理特征值(如纹理周期度)存入数据库,再用同样的方法获取未知粗糙度等级的零件表面图像的纹理周期特征值,并与库中粗糙度标准样块图像的纹理周期特征值进行比较,按照最近似的原则得到所求表面的粗糙度。该方法识别精度较高,具有对光照条件不同的免疫力。     

铸造表面粗糙度技术讲座 第四讲 国家标准《表面粗糙度比较样块——铸造表面》的基本内容及应用(一)

1.定义和表面特征 标准名称中所以采用“铸造表面”这一术语,而不采用“铸件表面”是因为同一铸件的不同表面将有不同的粗糙度。同时也强调比较样块将要表征由铸造方法所形成的表面这一广义的含意。按本标准可制造的粗糙度比较样块只作为以视觉、触觉与铸件表面相比对,判定其表面粗糙度的工具,当判别不清或发生争议时,应以铸造表面粗糙度测定仪进行仲裁。 对于样块表面特征,标准只限定反映粗糙度特     

表面微观形貌参数尺度独立性的研究

表面微观形貌的表征主要采用传统粗糙度参数和分形参数等多种参数综合描述,尺度独立性是衡量表面形貌表征参数的重要指标。研究了传统粗糙度评定参数和分形维数等表面微观形貌表征参数的尺度独立性。以准分子激光加工,平磨、外圆磨、研磨等磨削机加工表面轮廓为对象,分析了取样长度和采样间距对传统粗糙度参数和分形维数的影响。结果表明,传统粗糙度参数受取样长度和采样间距影响较大,而分形参数与尺度独立性的相关性与加工方法有关系,微细加工表面微观形貌受取样长度和采样间距的影响比机加工表面要小,准分子激光等微细加工表面的分形参数具有尺度独立性。     

样块表面粗糙度的参数值及其评定

表面粗糙度比较样块简称样块。它是表示某种特定加工或其它制造方法且已知其轮廓算术平均偏差R~a值的标准表面,用以通过触觉和视觉进行比较,来判断零件加工后表面粗糙度的一种工作量具。样块由专业厂生产制造,并经严格检测标定后方能出厂。一套完整的粗糙度样块由若干块样块组成,每块样块代表一个已知轮廓算术平均偏差R_a值表面。通     

铸造表面粗糙度技术讲座 第六讲 铸造表面粗糙度的评定方法及提高铸件表面质量的途径

1.国家标准《铸造表面粗糙度评定方法》中的一些基本规定 《铸造表面粗糙度评定方法》的报批稿已于1991年经全国铸造标准化技术委员会通过,现正报国家技术监督局审批。本标准适用于采用铸造表面粗糙度比较样块对铸件铸造表面粗糙度进行评定的检验。标准中规定应选用与铸件合金材质和工艺相同的样块进行     

圆柱体表面特征尺度系数的测定试验

特征尺度系数是M-B分形接触模型中的一个重要参数,为了获得该参数的准确数值,以机加工圆柱体为研究对象,在表面形貌仪上测试其表面形貌,并应用结构函数法求解出该参数的大小。结果表明:该参数与表面粗糙度呈指数关系;随着表面粗糙度的减小,该参数增大。最后通过曲线拟合,得到该参数与表面粗糙度之间的近似关系式,大大简化了其求解过程。为后续应用分形理论进行齿轮接触力学特性分析提供了前期参数。     

基于小波的零件表面微观形貌多尺度重构

采用激光测量仪对车削机加工零件表面进行测量,获得零件亚纳米级的微观形貌数据,利用小波分析分时分频精细表达以及多分辨率分析的特点,建立粗糙表面多尺度重构模型,对基于真实测量数据的微观表面进行宏微观重构,并提出在不同尺度上提取粗糙表面的微凸体以精简数据的方法,从而实现在MATLAB和Pro/E中的微观表面建模仿真。提取的低频成分为零件表面二维和三维评定提供了基准,不同尺度上微观粗糙表面的重构为在不同精密等级上分析机加工工艺对零件表面粗糙度的影响提供了方法,Pro/E中重构的表面为有限元分析零件宏微观几何形貌与摩擦、润滑和密封的关联机制提供了几何模型。     

表面粗糙度比较样块国内情况介绍

1.概述 表面粗糙度比较样块是用比较法检查制件加工后表面粗糙度的一种工作量具。它的使用方法是以样块工作面的表面粗糙度为标准,凭触觉(如指甲)、视觉(可借助于放大镜、比较显微镜)与待检查的制件表面进行比较,从而判断制件加工后的表面粗糙度公称值是否合乎要求。     

基于视觉反馈的工业机器人打磨抛光检测系统应用研究

研究通过基于计算机视觉反馈的表面粗糙度和缺陷检测,实现对各种缺陷的判断和根据粗糙度检测,搭建基于计算机视觉反馈的工业机器人打磨抛光系统,针对金属表面的复杂纹理和缺陷较小容易造成误检或者漏检的情况工件复杂底纹的缺损的检测提出一种基于机器视觉的手机外壳复杂纹理缺陷检测方法;表面粗糙度检测方面,采用非接触式的光学散射表面粗糙度检测方法,测得其散射特征值并与已知表面粗糙度标准样块参数值建立关系曲线从而测得其表面粗糙度,系统具有结构简单、体积小、易于集成产品、动态响应好和不损伤工件表面等优点。     

基于白光扫描干涉的振动补偿方法

研制了一种基于白光波长扫描干涉法的表面形貌抗振反馈测量系统,介绍了白光扫描干涉法的相位提取算法和相位去包裹算法,对声光可调滤光器低速率扫频时产生的非线性误差进行了算法修正,设计了用于振动补偿的DSP硬件控制模块,并搭建了抗振反馈测量系统。在不同振动环境下,对研磨12级的标准样块进行了三维表面形貌测量以及粗糙度参数评定。结果表明,施加低频振源后的粗糙度评定参数大小为未施加任何振源的粗糙度评定参数大小的2倍左右,开启系统振动反馈后,粗糙度评定参数接近最大允许值,说明本测量方法能在一定程度上消除振动噪声的影响,保证测量的顺利进行。二维、三维表面评定结果对比表明,三维表面评定能更全面地表现被测表面的形貌特征。     

钛合金薄壁曲面液态金属-磨粒流加工仿真与试验研究

针对钛合金薄壁曲面工件磨粒流抛光后表面粗糙度分布不均匀的问题,提出一种基于液态金属的磨粒流加工方法。基于SST k-ω模型、OKA冲蚀模型,流体流动颗粒追踪模型,采用COMSOL有限元软件对不同电场布置下的液态金属-磨粒流动力学特性开展深入研究。仿真结果表明,通过电场的合理布置可以控制液态金属颗粒在流场中运动;合理的电场布置可以有效提高工件表面加工均匀性,并通过仿真得出了一组冲蚀较好的试验参数。基于仿真结果开展了液态金属-磨粒流加工试验,试验结果表明：液态金属-磨粒流加工方法可有效提高工件表面加工的均匀性。在加工14 h后,不加电场的磨粒流加工表面不同区域的粗糙度分布不均,工件凹陷处粗糙度明显大于凸起处,各区域表面粗糙度极差达到66.1 nm。使用液态金属-磨粒流加工后的工件表面各区域粗糙度的均匀性明显提高,各区域表面粗糙度极差减小为20.3 nm,为液态金属-磨粒流加工的开展及其调控提供了理论和试验依据。     

Improved measure of workpiece surface deterioration during turning using non-contact vision method

The surface finish quality of a machined workpiece is commonly measured using the average roughness parameter, R_a. This parameter, however, is insensitive to the lateral changes undergone by the surface in the feed direction as a consequence of tool wear. In this work, the effectiveness of four methods of workpiece surface analysis, namely autocorrelation, cross-correlation, and two new methods, called lateral material shift (LMS) ratio and profile slope ratio (PSR) analyses are investigated. Dry machining experiments were carried out on 316 stainless steel. Images of tool nose and workpiece profiles were captured using digital camera, and the edges were extracted using sub-pixel edge detection. In the autocorrelation approach, each workpiece profile was correlated with a shifted version of the same profile. In the cross-correlation approach, the workpiece profiles at different stages of machining were correlated with a reference profile generated using the unworn tool edge. In the LMS ratio method, the material shift ratios were determined from each waveform on the workpiece profile at various stages of tool wear, while in the PSR method the slopes at the right and left part of the waveform were compared. Among the four methods, the LMS ratio method produced the best correlation with tool flank wear with the maximum R-squared value of 0.9461, while average roughness R_a showed no correlation at all with both major and nose flank wear.     

枪钻与麻花钻加工质量的对比研究

利用台式钻床和深孔加工机床分别对常用Q235钢、45钢和铝材进行孔加工试验。通过对孔表面质量的观测和粗糙度的检测,对比研究上述两种加工方法的表面质量。结果表明:麻花钻加工材料越软孔口毛刺越明显,枪钻加工软硬材料的孔口部都呈平整无毛刺。一般条件下,枪钻加工铝合金有色金属材料的孔表面粗糙度值Ra为0.9μm左右,麻花钻为1.6μm左右;枪钻加工碳钢材料孔的表面粗糙度值Ra为1.8μm左右,麻花钻孔的表面粗糙度值Ra9.6-5.6μm;对于不同硬度的碳钢,麻花钻加工孔质量变化明显,一般硬度高的质量较好,枪钻则变化不显著;相比有色金属,麻花钻及枪钻加工孔的质量都优于碳钢。     

超声纵扭辅助铣削高强铝合金表面润湿性能研究

针对超声辅助加工在工件表面形成微刻划表面可以提高高强铝合金表面的微结构性能的现象,进行了单激励旋转超声纵扭复合铣削表面微观结构的试验,基于水接触角理论和纵扭铣削运动学理论分析了加工参数对水接触角的影响;搭建了单激励超声纵扭铣削试验平台,采用正交试验法研究了不同加工参数对表面粗糙度、铣削力以及表面润湿性能的影响。结果表明：超声振幅为4μm时表面质量最佳,切削速度和进给量与表面粗糙度和水接触角呈正相关的关系;超声加工方式下的表面水接触角较普通方式更大,而在超声加工时低振幅加工比高振幅加工的表面水接触角大,当转速达到一定值时,高振幅和低振幅所加工的表面水接触角差别不大。合适的加工参数条件下超声纵扭加工方式可以降低加工表面的粗糙度,改变表面的润湿性。     

高速侧铣参数对7050-T7451铝合金表面粗糙度的影响

为提高航空结构件加工效率和表面质量,通过单一铣削参数实验,研究采用两种硬质合金刀具在高速铣削7050-T7451铝合金时,主轴转速、径向铣削深度、铣削进给速度等切削参数以及加工方式(顺铣、逆铣)对表面粗糙度的影响.分析表明:表面粗糙度随刀具尺寸和径向切深增大而增加,在铣削进给速度增加趋势下仅有较小波动,不受主轴转速直接...     

金刚石磨头刀具磨铣加工对高体份SiCp/Al复合材料加工表面质量的影响

针对高体份SiCp／Al复合材料,采用佥刚石磨头刀具磨铣切削的加工方法,研究了高速磨铣加工中机床主轴转速、工件进给速度及背吃刀量对材料加工表面形貌损伤以及表面粗糙度的影响规律。研究表明,机床主轴转速的提高、工件进给速度的减小都能够减小材料表面形貌的损伤情况,改善加工表面粗糙度质量：背吃刀量的改变对材料表面形貌损伤以及表面粗糙度的影响不大。     

Empirical modeling and optimization of wire electrical discharge machining

Wire electrical discharge machining is a widely used process in manufacturing industries to machine complex profiles. The performance of any machining process is based on choosing the right combination of input parameters. Metal removal rate and surface roughness are the most important output parameters, which decide the performance of a machining process. The selection of optimal parameters in wire electrical discharge machining is difficult as it is a complex process and involves a large number of variables. The present work models the metal removal rate and the surface roughness in terms of the input variables using the response surface methodology and, consequently, the developed mathematical models are utilized for optimization. Since the influences of machining parameters on the metal removal rate and the surface roughness are opposite, the problem is formulated as a multiobjective optimization problem. Non-dominated sorting genetic algorithm is then applied to obtain the Pareto-optimal set of solutions.     

基于RSM的SiC单晶片表面粗糙度预测及参数优化

通过响应面分析法(RSM)对超声振动辅助金刚石线锯切割SiC单晶体的工艺参数进行分析和优化。采用中心组合设计实验,考察线锯速度、工件进给速度、工件转速和超声波振幅这4个因素对SiC单晶片表面粗糙度值的影响,建立了SiC单晶片表面粗糙度的响应模型,进行响应面分析,采用满意度函数(DFM)确定了切割SiC单晶体的最佳工艺参数,验证试验表明该模型能实现相应的硬脆材料切割过程的表面粗糙度预测。     

An optimization method of the machining parameters in high-speed machining of stainless steel using coated carbide tool for best surface finish

High-speed machining (HSM) has emerged as a key technology in rapid tooling and manufacturing applications. Compared with traditional machining, the cutting speed, feed rate has been great progress, and the cutting mechanism is not the same. HSM with coated carbide cutting tools used in high-speed, high temperature situations and cutting more efficient and provided a lower surface roughness. However, the demand for high quality focuses extensive attention to the analysis and prediction of surface roughness and cutting force as the level of surface roughness and the cutting force partially determine the quality of the cutting process. This paper presents an optimization method of the machining parameters in high-speed machining of stainless steel using coated carbide tool to achieve minimum cutting forces and better surface roughness. Taguchi optimization method is the most effective method to optimize the machining parameters, in which a response variable can be identified. The standard orthogonal array of L₉ (3⁴) was employed in this research work and the results were analyzed for the optimization process using signal to noise (S/N) ratio response analysis and Pareto analysis of variance (ANOVA) to identify the most significant parameters affecting the cutting forces and surface roughness. For such application, several machining parameters are considered to be significantly affecting cutting forces and surface roughness. These parameters include the lubrication modes, feed rate, cutting speed, and depth of cut. Finally, conformation tests were carried out to investigate the improvement of the optimization. The result showed a reduction of 25.5% in the cutting forces and 41.3% improvement on the surface roughness performance.