1 引言
存在易變形、崩碎斷裂和刀具磨損嚴重等問題,加工表面質量難以直接準確測量 。表面粗糙度是衡量零件加工產品質量的核心指標,常見的測量方法有對試樣表面進行光切、樣塊和粗糙度儀等接觸式直接測量法、非接觸式測量法以及納米表面粗糙度分析法[2]。直接測量時存在接觸工件的探針易磨損、誤差大、測量過程繁瑣且對精密石墨材料工件表面有輕微損傷等問題[3],隨著計算機視覺圖像識別技術的進步,非接觸式表面粗糙度測量法迅速發展[4]。
不少研究者采用非接觸式視覺識別系統測量旋轉金屬工件的表面粗糙度[5],搭建表面粗糙度測量系統或平臺[6],建立切削參數與粗糙度之間的回歸預測模型[7],進行車削[8]、銑削[9]或磨削[10]加工金屬工件材料粗糙度計算和試驗驗證。涉及到相關理論依據或者計算方法[11]主要有圖像信息小波變換去噪[12]、神經網絡預測[13]、視覺識別系統灰度理論[14]。以上方法主要是針對金屬材料加工工件,并未有非金屬材料加工表面粗糙度圖像識別的研究。針對石墨加工表面存在大小不一的凹坑等缺陷
和精密表面易被接觸式粗糙度儀探針損傷等問題, 本文提出一種新的基于 MATLAB 圖像處理的石墨加工表面粗糙度測量方法。圖像處理表面粗糙度評定算法及系統的實現是表面形貌測量方法應用的關鍵。應用 GUI( Graphical User Interface,GUI) 圖形界面回調函數( Callback) 編寫控件,設計易于用戶交互的可脫離 MATLAB 環境獨立運行圖形界面粗糙度計算軟件,實現表面粗糙度計算和輸出,并通過試 驗對圖像評定機械加工表面粗糙度系統準確性進行 驗證。
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提出了一種針對脆性石墨材料精密加工表面粗糙度圖像識別方法,綜合了輪廓提取算法、高斯濾波算法、輪廓數字化算法、計算表面粗糙度算法的原 理。試驗結果表明,軟件測量結果和試驗結果吻合, 準確度良好,驗證了表面粗糙度測量軟件的有效性。 該軟件界面設計簡單,可視化程度高,具有操作方便、用戶交互性良好、計算快捷和結果可靠等優點。
2020-10
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2020-10
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2020-10
1 引言存在易變形、崩碎斷裂和刀具磨損嚴重等問題,加工表面質量難以直接準確測量 。表面粗糙度是衡量零件加工產品質量的核心指標,常見的測量方法有對試樣表面進行光切、樣塊和粗糙度儀等接觸式直接測量法、非接觸式測量法以及納米表面粗糙度分析法[2]。直接測量時存在接觸工件的探針易磨損、誤… [了解更多]
2020-10
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2020-10
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