基于减小表面粗糙度的铝合金薄壁件切削参数优化

以某铝合金薄壁件为对象,研究通过优化切削用量三要素(切削深度、进给量、切削速度)提高表面粗糙度的方法。针对薄壁件的半精加工和精加工阶段,根据经验切削参数分别设计了16组和25组车削试验,并测量了与之对应的薄壁件表面粗糙度。根据试验结果,建立了表面粗糙度与切削用量三要素之间的关系,并求解出使表面粗糙度最小的切削参数。使用优化后的参数进行车削加工,缺陷率和废品率分别由16.03%和14.23%降至11.25%和7.5%,优化后的切削参数显著提高了薄壁件的合格率。     

工件表面缺陷图像检测中的自适应聚类

目的 针对工件表面形态复杂、干涉交叠缺陷难以实现自动分离、分类图像检测的情况,提出一种工件表面交叠缺陷自适应图像聚类方法。方法 首先提取工件表面缺陷二值图像,采用混合概率主成分分析器估计缺陷位置各像素点局部切空间信息,并改进局部切空间之间的相似性矩阵;然后通过改进局部密度峰值自适应方法,基于相似性矩阵确定聚类中心点和数目;最后通过谱多流形聚类,将各分析器所包含的像素点分配至不同缺陷流形结构中,实现多个交叠缺陷分离、检测。结果 首先通过比较计算与实际测量的长度、宽度来验证该方法对相互交叠结构缺陷良好、准确的分离效果,平均相对误差分别为0.957%和0.650%。其次为了体现该方法对于分离工件表面相互交叠缺陷的有效性及优越性,使用k-means聚类、谱聚类与该方法进行对比实验,证明了该方法良好的聚类效果。最后对所设计方法的稳定性进行测试,统计检测结果的平均ME值均在6%以下,正确聚类数目率高达99%~100%。结论 该方法能够较为准确地自动识别工件表面图像中存在相互干涉的不同缺陷,并进行分离。     

金刚石砂轮磨削铁氧体的表面粗糙度与形貌分析

本文研究了树脂结合剂金刚石砂轮磨削铁氧体材料时,磨削深度、工件进给速度对磨削表面粗糙度和材料去除方式的影响规律,以此探索提高铁氧体磨削表面质量的有效途径。采用单因素法设计试验方案对铁氧体进行磨削,测量表面粗糙度数据并对其进行方差分析,对铁氧体磨削表面形貌进行观察。结果表明：随着磨削深度、工件进给速度的增加,表面粗糙度值升高,同时表面塑性痕迹减少,脆性断裂痕迹增加,且磨削深度对表面粗糙度的影响要比工件进给速度的更显著,因此,制定磨削工艺时,考虑到粗磨为了提高效率,降低表面损伤,优化得到磨削工艺为磨削深度5μm,工件进给速度10 m/min;精磨为了获得较低的表面粗糙度,采用磨削深度5μm、工件进给速度为5 m/min,可以提高磨削表面延展性。     

基于机器视觉的铸件表面缺陷人工神经网络检测方法

提出一种基于机器视觉与人工神经网络的铸件表面缺陷识别方法,采用计算机图像技术采集和处理生产线上的铸件表面图像信号,采用改进的BP神经网络算法对图像信号进行缺陷识别分析.该方法在为某厂研制的铸件表面缺陷检测系统中使用后,作业时耗平均降低4min/工件,表面缺陷检出准确率平均提高15%,实践表明本文方法是可行、有效的.     

Development of an automatic weld surface appearance inspection system using machine vision

In this paper, an automatic inspection system for weld surface appearance using machine vision has been developed to recognize weld surface defects such as porosities, cracks, etc. It can replace conventional manual visual inspection method, which is tedious, time-consuming, subjective, experience-depended, and sometimes biased. The system consists of a CCD camera, a self-designed annular light source, a sensor controller, a frame grabbing card, a computer and so on. After acquiring weld surface appearance images using CCD, the images are preprocessed using median filtering and a series of image enhancement algorithms. Then a dynamic threshold and morphology algorithms are applied to segment defect object. Finally, defect features information is obtained by eight neighborhoods boundary chain code algorithm. Experimental results show that the developed system is capable of inspecting most surface defects such as porosities, cracks with high reliability and accuracy.     

小直径砂轮超声振动磨削SiC陶瓷的表面质量研究

用小直径砂轮超声振动磨削和普通磨削加工SiC陶瓷零件，对比研究砂轮线速度、工件进给速度、磨削深度和超声振幅对其磨削表面质量的影响。结果表明:与普通磨削相比，超声振动磨削的磨粒轨迹相互交叉叠加，工件表面形貌更均匀，表面质量更好。由于超声振动时的磨粒划痕交叉会使磨粒产生空切削，因而降低了其磨削力，使磨削过程更加稳定。超声振动磨削的表面粗糙度和磨削力随砂轮线速度和超声振幅的增加而降低，随工件进给速度和磨削深度的减小而降低。且砂轮线速度、工件进给速度较小时，超声振动磨削的效果更明显。      

高温铸坯表面缺陷在线检测技术开发及应用

随着钢铁行业积极推进智能化,企业已不再满足于传统的高温铸坯冷却后人工表面缺陷抽检方法。为了实现连铸过程中铸坯表面缺陷的无损在线检测和及时的质量判定,本项目在机器视觉无损检测的理论基础上,开发了一种基于CCD及激光扫描相配合的实时检测铸坯缺陷轮廓的方法,应用机器视觉和图形处理方法对连铸坯表面缺陷形态进行了三维数字化重构,并对缺陷进行识别与分类。基于实验室研究和现场应用,结果表明,16台CCD满足高温板坯全幅周向的检测要求,缺陷尺寸检测分辨率达到毫米级,通过数字化、精确化定位缺陷的位置及深度,满足高温铸坯缺陷在线检测与监测,并为铸坯产品质量溯源提供有力的支撑。     

40Cr零件预应力淬硬磨削表面粗糙度值分析

表面粗糙度值是重要的表面完整性指标之一,其数值及分布特征对机械零件使用性能影响显著。为研究预应力淬硬磨削复合加工零件表面粗糙度值特征及影响机理,以40Cr材料为载体,开展预应力淬硬磨削复合加工试验,分别测量加工后试件表面切入段、中间段、切出段的表面粗糙度值,分析表面粗糙度值及分布特征与机理。结果表明:试件表面粗糙度值沿表面分布不均匀,从切入段到切出段表面粗糙度值呈逐渐增大的趋势。预应力一定时,随着磨削深度的增加,试件表面粗糙度值逐渐增加;磨削深度不变,预应力增大时试件表面粗糙度值降低,表面完整性有所提高。      

Accurate modeling and prediction of surface roughness by computer vision in turning operations using an adaptive neuro-fuzzy inference system

Modeling and prediction of surface roughness of a workpiece by computer vision in turning operations play an important role in the manufacturing industry. This paper proposes a method using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to accurately establish the relationship between the features of surface image and the actual surface roughness, and consequently can effectively predict surface roughness using cutting parameters (cutting speed, feed rate, and depth of cut) and gray level of the surface image. Experimental results show that the proposed ANFIS-based method outperforms the existing polynomial network-based method in terms of modeling and prediction accuracy.     

碳纤维/树脂基复合材料铣削表面粗糙度及表面形貌研究

目的研究了CFRP材料铣削加工过程中,部分主要工艺对CFRP材料加工表面质量的影响规律,为工艺参数优化,提高此类零件的表面质量提供依据。方法设计了CFRP材料铣削中的切削参数、刀具结构、加工方法与加工表面粗糙度及表面形貌之间的单因素试验。通过单调改变一个切削参数而其余切削参数不变,得到了工件表面粗糙度和表面形貌随切削参数、刀具结构、加工方法的变化规律。结果当铣削速度增大时,工件的表面粗糙度变化不大,表面微坑缺陷的数量却有所增加,但变小、变浅。当进给速度增大时,工件表面粗糙度呈上升趋势,表面缺陷也随之增加。无涂层多齿刀具铣削后的工件表面粗糙度最大,其次是金刚石涂层多齿刀具铣削的工件,最小的是金刚石涂层交错齿刀具铣削的工件。多齿刀具加工后的表面有较多的微坑缺陷,但普遍深度较浅且面积较小。交错齿刀具对分层缺陷的抑制作用最明显,但在左旋和右旋刀齿交错处容易出现较严重的加工缺陷。与普通机械加工方法相比,超声振动加工方法得到的工件表面质量较好,可以有效减少表面微坑缺陷,改善CFRP铣削加工表面质量。结论 CFRP材料铣削加工时,为了获得较好的加工表面质量,切削参数应选用较高的切削速度和较低的进给速度,切削刀具宜选用多齿带涂层刀具。和普通机械加工方法相比,超声振动铣削加工方法更为有利于获得好的表面质量。     

微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷的磨削力和表面粗糙度特征

在不同磨削深度、砂轮转速和进给速度组合下,研究微粉金刚石钎焊砂轮磨削氧化铝陶瓷过程的磨削力及工件的表面粗糙度的变化规律,并筛选出低磨削力和低工件表面粗糙度的加工工艺参数。试验结果表明:在微粉金刚石钎焊砂轮的磨削过程中,氧化铝陶瓷主要通过脆性断裂的方式去除;随着磨削深度、进给速度的增加,砂轮在进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都上升;随着砂轮转速的增加,进给方向和切深方向的力以及工件表面粗糙度都下降。试验获得的低磨削力和低工件表面粗糙度精密加工工艺参数分别为:磨削深度为1.0 μm,进给速度为12 mm/min,砂轮转速为24 000 r/min和磨削深度为1.0 μm,进给速度为1 mm/min,砂轮转速为20 000 r/min。低磨削力磨削时,微粉金刚石钎焊砂轮受到的X方向和Z方向的磨削力分别为0.15 N和0.72 N;精密加工后的氧化铝陶瓷的表面粗糙度值可达0.438 μm。      

Statistical analysis of the effects of machining parameters and workpiece hardness on the surface finish of machined medium carbon steel

The objective of this study is to ascertain the effect of machining parameters and workpiece hardness on surface roughness of machined components and to develop a better understanding of the effect of process parameters on the machined surface. Such an understanding can provide insight into the problems of controlling the finish of machined surfaces when the process parameters are adjusted to obtain a certain surface finish. The collected data were analyzed using parametric analyses of variance (ANOVA) with surface finish as the dependent variable and hardness of the workpiece material, cutting tool position from the surface of the clamping device (chuck), depth of cut, cutting velocity, and cutting feed as independent variables. The results showed that surface roughness is significantly affected by the workpiece hardness, cutting feed, cutting speed, depth of cut, cutting tool position from the chuck, and their interactions with each other. The results suggest that feed rate and cutting speed can be adjusted to produce a certain surface finish when the position of the cutting tool from the surface of a clamping device or the hardness of the workpiece is changed.     

二维超声振动磨削纳米复相陶瓷的表面粗糙度研究

本文对纳米复相陶瓷材料进行了不同参数下的普通磨削和二维超声振动磨削的对比试验，研究了超声振动磨削对工件表面质量的影响，分析了不同的加工工艺参数及振动参数对加工工件表面粗糙度的影响，实验结果表明，在同样的切深条件下，超声振动磨削表面的沟槽浅而宽，可以得到比普通磨削加工粗糙度较小的加工表面，且在超声振动中砂轮作高频振动，砂轮不易堵塞，利于使用细粒度砂轮磨削；工件速度对二维超声振动磨削表面粗糙度影响很大，其值随着工件速度的增加而增大。二维超声振动磨削可以提高陶瓷材料的表面质量，并能有效地避免普通磨削下微裂纹的产生，因此它是磨削陶瓷的一种精密加工方法。     

金刚石砂轮磨削轴承用ZrO2 陶瓷表面质量研究

在氧化锆陶瓷磨削中为获得较高质量表面,采用单因素试验研究磨削深度、砂轮线速度、工件进给速度对氧化锆陶瓷精密磨削表面质量的影响规律及材料去除机理,通过超景深三维显微镜以及扫描电子显微镜,观察氧化锆陶瓷试件磨削后的表面形貌,最后用正交试验法进行优选并验证。结果表明:磨削表面的粗糙度随磨削深度、工件进给速度增大而增大,随砂轮线速度增大先减小、后增大。在磨削深度5 μm、砂轮线速度40 m/s、工件进给速度1 000 mm/min的优化组合条件下,磨削3组氧化锆陶瓷的平均表面粗糙度R_a为0.388 9 、0.417 0和0.403 7 μm。      

一种基于改进Faster RCNN的金属材料工件表面缺陷检测与实现研究

目的 针对传统检测算法在工件表面缺陷检测上的局限性，以及检测精度不高、准确率较低、检测过程繁琐等问题，提出了一种基于改进RCNN的金属材料工件表面缺陷检测算法。方法 图像预处理过程中，运用了图像缺陷定位标注与图像数据的增强处理的方法。模型训练时为了避免某些分类数据不足，防止因数据集过小导致系统测试模型出现过拟合现象，使用了对原图像进行数据扩增处理。检测网络模型设计时，采用非极大值抑制算法对缺陷图像进行候选区域筛选，构建了区域建议网络，实现网络多层特征的复用和融合，在减少候选区域冗余的基础上提高系统的检测精度。引入多级ROI池化层结构设计算法，消除ROI池化取整而产生的系统偏差，实现高效并准确检测零件表面缺陷的目的。基于ROI-Align算法的原图位置坐标改进，利用双线性插值法获得原图的位置坐标，克服了基于最近邻插值法的ROI-Pooling设计算法带来的像素位置偏移和检测不匹配（misalignment）的问题。结果 设计的检测方法在测试集上，金属材料工件表面目标缺陷检测速度达22 帧/s，准确率达97.36%，召回率达 95.62%。结论 与传统的工件表面检测方法相比，改进的FasterRCNN方法对目标识别与定位处理具有较快的速度与较高的准确度，能在复杂场景条件下，提升工件表面缺陷的检测性能。     

金刚石线锯切割单晶硅表面缺陷与锯丝磨损分析

采用电镀金刚石线锯对单晶硅进行了锯切实验,使用扫描电子显微镜对单晶硅锯切的表面缺陷与锯丝失效机理进行了研究,分析了走丝速度和工件进给速度对锯切单晶硅表面缺陷特征的影响.分析发现:线锯锯切的硅片表面缺陷主要有较长较深的沟槽、较浅的断续划痕、材料脆性去除留下的表面破碎及个别较大较深的凹坑.走丝速度增大,工件进给速度降低,锯...     

金属表面缺陷的电涡流脉冲热成像检测

利用搭建的电涡流脉冲热成像检测平台,对常用金属的表面缺陷进行了检测。为了去除热成像图中的噪声,提高金属试件表面缺陷的对比度,采用独立成分分析法分析了表面缺陷的热响应特征。结果表明,独立成分分析法可有效地识别出缺陷、线圈、缺陷及线圈附近、试件边缘等区域的热响应信号特征,缺陷区域成像清晰,实现了金属构件表面线性缺陷和微小开孔的可视化检测。     

焊缝表面缺陷激光扫描三维重构测量

为检测工件焊缝表面缺陷，采用点激光位移传感测距法和数据拟合技术进行焊缝表面缺陷检测试验研究. 首先采集缺陷表面轮廓数据点，利用高斯滤波对原始数据降噪处理. 再对处理后的数据点进行Delaunay三角剖分，使散乱点连接并结合其空间坐标重构出缺陷的三维模型. 结果表明，基于点激光位移传感测距技术及焊缝表面缺陷三维重构方法可以准确判断焊缝成形情况.     

应用机器视觉的工件表面质量检测

工件在传输工程中不可避免地发生旋转和平移，快速准确地将检测工件与标准工件图像中的目标对准是应用的关键。为此，本文研究了应用机械视觉进行工件表面质量检测的方法，提出了以工件目标的角点为识别特征，结合遗传算法快速确定变换参数的目标对准算法，在此基础上建立了一个应用机器视觉技术的工件表面质量实时检测系统。检测结果表明，该方法能有效地从各种旋转、平移后的待检测图像中实时检测出缺陷工件。     

干式切削20Cr表面粗糙度和残余应力研究

针对低渗碳钢20Cr材料制作齿轮轴等零件表面质量要求,如表面粗糙度低于1.6μm,零件表面耐疲劳性能良好。试验采用干式切削20Cr钢材方式,在背吃刀量固定的工序中,研究切削速度和进给量对20Cr材料表面粗糙度的影响,同时结合有限元技术,分析切削速度和进给量对20Cr表面残余应力的影响。干式切削试验采用单因素方法,进行多组干式切削20Cr工件,对比分析各组工件表面粗糙度,结果表明当进给量较小时,切削速度对工件表面粗糙度有显著影响,表现为表面粗糙度随切削速度增加而变大;当切削速度一定时,进给量增加导致表面粗糙度变大,并且进给量对表面粗糙度的影响大于切削速度;对于工件表面残余应力,增加切削速度和进给量均导致残余应力变大,因而较小的切削速度和进给量可以降低工件表面残余应力,改善应力分布状态。