Формирование измерительной информации о микрорельефе поверхности на основе использования компьютерных технологий

Размещено на http://allbest.ru

Самарский государственный технический университет

УДК 621.517,681.142.36

Формирование измерительной информации о микрорельефе поверхности на основе использования компьютерных технологий

А.Д. Абрамов, А.И. Никонов

г. Самара

Введение

Во многих случаях микрорельеф поверхности деталей машин и механизмов определяет надежность и долговечность этих изделий в процессе их эксплуатации.

Так, например, шероховатость трущихся поверхностей деталей различных механизмов во многом определяет их износостойкость.

Кроме того, широко известно также, что очень часто разрушение многих изделий начинается с поверхности, так как состояние её микрорельефа во многом определяет концентрацию напряжений в поверхностном слое.

В связи с этим в решении задач контроля микрорельефа рабочей поверхности различных деталей машин и механизмов важная роль принадлежит разработке и рациональному использованию как принципов первичного преобразования исходной информации о микрорельефе, так и последующей её обработке для достоверного определения параметров микрорельефа.

В настоящее время первичную информацию о микрорельефе исследуемой поверхности получают, как правило, с использованием профильных методов.

При этом среди них наибольшее распространение получил щуповой метод, использование которого предполагает перемещение алмазной иглы по исследуемой поверхности изделия.

Информация о колебаниях иглы при перемещении по поверхности является основой для определения параметров шероховатости, в частности, среднего арифметического отклонения профиля поверхности от средней линии , высоты неровностей профиля по десяти точкам и.т.п. [1].

Достоинства и недостатки существующих профильных методов изложены в известной работе [2].

Настоящая статья посвящена разработке принципов преобразования исходной информации о микрорельефе анализируемой поверхности, получаемой с помощью бесконтактного оптико-электронного комплекса, на базе которого строится информационно-измерительная система для оценки качества микрорельефа (микрогеометрии, шероховатости) поверхности изделия.

Изложение основного материала

Для решения поставленной задачи представляется перспективным использование аппарата операционно-параметрического моделирования [3, 4]. Схема предлагаемого исследовательского оптико-электронного комплекса приведена на рис. 1.

За входную величину первичного функционального преобразователя, входящего в исследовательский оптико-электронный комплекс (см. рис. 1), принимается какой-либо из стандартных параметров микрорельефа, например, среднее арифметическое отклонение профиля поверхности от средней линии . Как правило, стандартные параметры микрорельефа носят интегральный характер.

Рис. 1. Схема исследовательского комплекса:

1 - исследуемая поверхность; 2 - источник светового потока;

3 - видеокамера с оптической системой; 4 - компьютер

С учётом известных достоинств модельно-параметрических средств в качестве основы для операционной модели, отображающей преобразование входной величины рассматриваемого исследовательского комплекса, может быть принята структурная схема, приведённая на рис. 2, а [3]. На этой схеме обозначено: , - обобщённо-физические величины входа и выхода; - множество внутренних параметров информационно-измерительного комплекса, используемое в данном преобразовании. Само преобразование в приведённой схеме обозначено символом .

Конкретная параметрическая схема первичного преобразования интегрального параметра микрорельефа , относящаяся к элементарной площадке исследуемой поверхности конечных размеров (см. рис. 1), приведёна на рис. 2, б.

Отметим, что это преобразование является неотъемлемой частью общего преобразования .

Здесь через обозначен световой опорный поток, падающий на исследуемую поверхность, а через - уровень выходного, отраженного от исследуемой поверхности светового потока. Этот поток поступает через оптическую систему исследовательского комплекса на вход видеокамеры, т.е. на светочувствительные элементы матрицы ПЗС.

Рис. 2. Обобщённое представление преобразования > (а) и параметрическая схема преобразования > (б)

Таким образом, можно рассматривать как значение функции первичного преобразования (,). В рассматриваемой схеме полагается, что вся исследуемая поверхность формата Ч состоит из множества элементарных площадок формата Ч, для которых в качестве единиц измерения длины сторон могут использоваться или .

Обозначим количество таких площадок, расположенных на всей исследуемой поверхности, через .

Тогда для всей контролируемой площади , состоящей из элементарных площадок, интегральный параметр микрорельефа можно представить в виде

шероховатость микрорельеф поверхность компьютерный

=, (1)

где - значение -того уровня входного параметра первичного измерительного преобразователя.

Каждый входной параметр первичного преобразователя светового потока согласно параметрической схеме, приведённой на рис. 2, б, преобразуется в выходную величину светового потока, отражённого элементарной площадкой:

, =1,…, . (2)

Таким образом, рассматриваемый первичный входной преобразователь упорядоченного набора входных параметров вида выдаёт соответствующий набор выходных величин вида , порождаемый векторной функцией от многих переменных, которую можно записать как

(,), где =(,…,,…,). (3)

В выражения (2), (3) введены аргументы функций, используемых далее при обработке экспериментальных данных. Поскольку любой из каких-либо двух несовпадающих между собой наборов элементарных площадок (обозначим их для определённости как (1) и (2)) имеет по сути своего образования однозначную привязку своих компонентов к значениям отражаемых световых потоков, соответственно в наборах (1) = ((1), ), (2) =((2), ), то из неравенства (1) ? (2) следует неравенство (1) ? (2).

Отсюда, в свою очередь, видна невозможность возникновения неоднозначности измерительного результата в рамках рассматриваемого контрольно-измерительного преобразования микрорельефа исследуемых поверхностей. То есть для поверхностей, имеющих разные микрорельефы, предлагаемая модель первичного преобразования должна различным образом преобразовывать падающий на них световой поток .

Для экспериментальной проверки полученных теоретических результатов методом бесцентрового шлифования были изготовлены три образца из стали ШХ15 с различной шероховатостью поверхности. Для этих же образцов на профилографе модели SJ-201P были записаны профилограммы и определены стандартные параметры шероховатости: образец № 1 имел , образец № 2 - и образец № 3 - .

Найденные значения среднего арифметического отклонения профиля представляют собой средние значения, вычисленные по 10-ти измерениям для каждого образца.

Оптико-электронная система комплекса была настроена таким образом, что анализируемая поверхность эталонных образцов имела размер 3Ч2,5. Световой поток падал на исследуемую поверхность под углом 45°. Формат видеокадра, записываемого в память компьютера, составлял 320Ч240 пикселей.

Видеоизображения этих поверхностей приведены на рис. 3.

Рис. 3. Видеоизображения исследуемых поверхностей

Как видно из приведенных рисунков, выбранные образцы для исследования существенно отличаются друг от друга по внешнему виду. В изображении их поверхностей наблюдается ориентированная в вертикальном направлении текстура в виде чередования черных и белых полос, при этом ориентация черных и белых компонент в текстуре поверхности для образца №1 с наибольшей шероховатостью выражена более четко, чем для образца №3 с меньшей шероховатостью.

Характерные изменения уровня яркости видеосигнала по строке видеокадра поверхностей исследуемых образцов приведены на рис. 4.

Анализ приведенных видеосигналов показывает влияние шероховатости поверхности как на амплитуду видеосигнала, так и на его спектр.

При этом наблюдается уменьшение амплитуды переменной составляющей сигнала для образца №3 с меньшей шероховатостью. Можно также отметить некоторое увеличение периода колебания низкочастотной составляющей видеосигнала с уменьшением шероховатости поверхности.

Для подтверждения этого вывода в работе были выполнены исследования влияния мощности падающего светового потока на характеристики видеосигналов, характеризующие изображения поверхностей с различными значениями среднего

Образец №1 Образец №2

Образец №3

Рис. 4. Уровень яркости видеосигналов исследуемых поверхностей образцов арифметического отклонения профиля .

Мощность светового потока в проведённых исследованиях изменялась варьированием напряжения питания лампы накаливания мощностью 60 и =36. Питание подавалось от стабилизированного источника постоянного напряжения ВУЛ-3.

Сама лампа накаливания располагалась в специальном цилиндрическом тубусе, предназначенном для подсветки поверхностей изделий, исследуемых с помощью инструментального микроскопа ИМЦЛ.

Измерение освещённости исследуемой поверхности производилось люксметром марки 1016М, который располагался перпендикулярно падающему световому потоку и на таком же расстоянии от среза осветительного тубуса, как и исследуемые поверхности образцов с различной шероховатостью.

При этом площадь светового пятна на поверхности люксметра составляла =0,00126. Мощность светового потока (в люменах) определялась с помощью известного соотношения = [5], где - освещённость, измеряемая в люксах.

При проведении указанных исследований оценивались такие показатели видеосигнала, как среднее его значение по всему кадру изображения поверхности - и средняя амплитуда переменной составляющей в видеосигнале - .

Результаты выполненных исследований представлены в виде графика зависимости средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала от мощности падающего светового потока люмена для поверхностей с различным микрорельефом (рис. 5), а также в табл. 1.

Рис. 5. Зависимость средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала от мощности падающего светового потока для поверхностей с различной шероховатостью поверхности: 1-, 2-, 3-

Анализ приведённых данных показывает, что рассматриваемые характеристики видеосигнала наиболее существенно изменяются при изменении светового потока от 100 до 300люменов, особенно для поверхности с .

Так, например, для этой поверхности изменяется от 146,6 до 153,1 от. ед., а - от 21,6. до 25,6 от. ед. Для поверхности с меньшей шероховатостью, имеющей , эти показатели изменяются менее резко.

Дальнейшее увеличение светового потока от 300 до 1100люменов приводит к более плавному увеличению средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала и практически не влияет на его постоянную составляющую .

Выводы

Таким образом, комплексно оценивая результаты проведённых исследований можно сделать следующие выводы:

1) использование среднего уровня видеосигнала для определения микрорельефа исследуемой поверхности не представляется возможным ввиду незначительного его различия - малой чувствительности для поверхностей с различным микрорельефом при изменении светового потока в широких пределах от 200 до 1000люменов;

2) значение средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала зависит от влияющей величины - мощности падающего светового потока на исследуемую поверхность; так, например, в диапазоне указанных изменений светового потока соответствующий компонент погрешности преобразования для поверхности с достигает 10%;

Зависимость параметров видеосигнала от интенсивности светового потока, падающего на исследуемую поверхность под углом

3) использование средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала для идентификации поверхности по её шероховатости, в частности по параметру , предъявляет жёсткие требования к стабильности светового потока, падающего на исследуемую поверхность. Известно также, что амплитудная модуляция из всех применяемых на практике модуляций обладает наименьшей помехоустойчивостью [6]. Отмеченное исключает широкое применение средней амплитуды переменной составляющей видеосигнала для идентификации поверхностей с различной шероховатостью непосредственно в заводских условиях при производстве изделий, операция шлифования для которых является финишной. В связи с вышесказанным для проведения дальнейшей обработки полученной измерительной информации следует рекомендовать использование оптико-электронного метода определения параметров микрорельефа поверхностей деталей машин и механизмов, в основу которого положен вероятностный подход. Этот подход основан на вычислении средней амплитуды переменной составляющей автокорреляционной функции, полученной по видеоизображению исследуемой поверхности [7] и в значительной степени инвариантен к изменению освещённости исследуемой поверхности, напрямую зависящей от мощности падающего светового потока.

Библиографический список

Дунин-Барковский И.В., Карташова А.Н. Измерение и анализ шероховатости, волнистости и некруглости поверхности. - М: Машиностроение, 1987. - 232 с.

Абрамов А.Д. Оценка микрогеометрии поверхности лопаток ГТД на основе анализа их автокорреляционных функций // Вестник СамГТУ. - 2007. - №2.

Никонов А.И. Формы типовых структурно-параметрических отображений // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. - 2004. - №20.

Никонов А.И. Об этапах проведения проектного операционно-параметрического моделирования // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. - №41. - 2006.

Савельев И.В. Курс общей физики. Волны. Оптика: Учеб. пособие для втузов. - М.: ООО «Изд-во АСТ» - 2002. - 256 с.

Котельников В.А. Теория потенциальной помехоустойчивости. - М.: Радио и связь, 1998. - 151 с.

Абрамов А.Д. Определение микрогеометрии поверхности деталей машин и механизмов на основе компьютерной обработки их видеоизображений // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2008. - №11.

Аннотация

УДК 621.517,681.142.36

Формирование измерительной информации о микрорельефе поверхности на основе использования компьютерных технологий. Абрамов Алексей Дмитриевич - к.т.н., доцент кафедры «Электронные системы и информационная безопасность». Никонов Александр Иванович - д.т.н., профессор кафедры «Электронные системы и информационная безопасность». Самарский государственный технический университет. 443100, г. Самара, ул. Молодогвардейская, 244

Рассмотрены вопросы измерительного оптико-электронного преобразования и компьютерной обработки интегральных параметров микрорельефа контролируемой поверхности. Измерительная информация представляется векторной функцией, зависимой также от влияния опорного светового потока.

Ключевые слова: поверхность, микрорельеф, оптико-электронный метод, компьютер, технология, измерительная система, операционное моделирование, структурная схема.

Annotation

UDC 621.517, 681.142.36

The formation of the measuring information of surface microgeometry on base of computer technologies. Aleksey D. Abramov - Candidate of Technical Sciences, Associate professor. A leksandr I. Nikonov - Doctor of Technical Sciences, Professor. Samara State Technical University. 244, Molodogvardeyskaya str., Samara, 443100

The problems of the measuring optic-electronic transformation and computer processing of integral parameters of the controllable surface microgeometry are considered in this article. The measuring information is presented here by vectoral function, which also depends on value of the reference incident light.

Keywords: surface, microgeometry, optic-electronic means, computer, technologies,. measuring system, operational modeling, structural scheme.

Размещено на Allbest.ru