表面粗糙度测试仪

设计了表面粗糙度微机测试系统,可对表面粗糙度的各种一维和二维评定参数进行测试分析。     

工件表面粗糙度微机测量系统

粗糙度是工件表面微观不平度的客观反映，在非实验室条件下难于直接测量，主要依靠工件与样块进行比较的方法来评定的，人为误差很大。针对这一问题提出了一种在微机控制下利用激光技术测量的新方法，它是将激光束对工件表面扫描所获取的精糙度信息，经微机处理后做出粗糙度评定。同时，输出机加的控制信号，实现机加测量同步进行。实验证明，利用本方法对样件进行测量，与利用对比法测量的结果一致，可见该方法是可行的，提高了测量精度，实现了粗糙度测量的自动化。     

利用AtuoCAD12.0标注表面粗糙度的方法

本文介绍了在用ＡｔｕｏＣＡＤ１２．０软件绘制工程图样时，如何在图纸上标注出符合我国“机械制图国家标准”中规定的表面粗糙度符号的方法，在使用中十分方便，大大提高 绘图的效率。     

利用属性块标注表面粗糙度的方法

在机械零件图上,标注表面粗糙度是必不可少的。但是AutoCAD绘图软件没有标注表面粗糙度的功能。若要用AutoCAD来绘制零件图,用户必须自行解决表面粗糙度的标注问题。介绍了在AutoCAD中用带有属性的图块,把表面粗糙度数值定义为可变属性进行插入来标注表面粗糙度的方法.,不仅提高了标注效率,而且使图形符号的标注规范统一。     

便携式表面粗糙度测量仪

本文介绍了一种以单片机为核心，以光纤为传感器的便携式表面粗造度测量仪的测量原理，系统结构及软件设计。该仪器具有工作效率高、体积小、测量可靠、操作方便、成本低等特点，特别适用于生产现场的成批零件检验或抽检。     

指针式/数显式表面粗糙度测量仪校准方法探讨

介绍了指针式/数显式表面粗糙度测量仪的结构和工作原理,并就其校准项目和具体的校准方法进行了探讨。     

智能化三维表面粗糙度测量系统

针对我国现有的粗糙度测量仪器存在的问题及发展趋势,综合运用电子、机械、自动化等知识提出并设计了数字化、智能化方向的粗糙度测量系统;实现了探头的三维自动定位以及其运行机构,并采用了两个传感器同时测量待测零件轮廓和表面粗糙度的方式,简化了结构并提高了粗糙度测量仪的精度和性能.     

刀具参数对加工表面粗糙度影响的研究

通过车削加工试验和数据测量,研究了刀具参数及刀具磨损量对加工表面粗糙度的影响。应用Matlab计算得出刀具参数变化和刀具磨损量对加工表面粗糙度的定量关系,为加工时选用刀具参数及控制刀具磨损量提供理论依据。     

基于地表粗糙度地学意义的地表真实面积计算

地表真实面积很难直接测量和计算,一般利用投影面积代替地表面积。在地形起伏较小的平原地区,地表真实面积和投影面积相差不大,但在地形起伏复杂的山区,两者差异较为明显,为计算地形起伏复杂的横断山区地表面积,选取西藏自治区昌都县作为研究区,推导了地表粗糙度的地学意义,基于地表粗糙度地学意义计算地表真实面积并定量分析了地表真实面积与垂直投影面积之间的差异。实验结果表明:相同土地覆被下,DEM分辨率越高,地表真实面积与垂直面积差异越大;草地、灌木林地、有林地、疏林地和难利用地的地表真实面积与其垂直投影面积差异较大,分别占垂直投影面积的11.275%、13.447%、16.586%、13.644%和17.282%,对于地形起伏复杂的山区而言,地表真实面积与垂直投影面积之间的差异不容忽视;坡度越大,地表真实面积与垂直投影面积之间的差异越明显,当坡度>75°时,差异迅速增大。基于地表粗糙度地学意义可快速获取地表真实面积,若建立典型地区地表粗糙度数据库,可为该地区土地利用变化、森林资源调查和作物面积估产等提供更加科学有效的数据。     

AutoCAD 2004中表面粗糙度标注的实现方法

描述了利用AUTOLISP语言编写的在AmoCAD 2004中进行表面粗糙度标注程序的设计原理,以厦与AmoCAD 2004的集成方法,利用谊程序可实现在AutoCAD 2004中表面粗糙度的简洁、方便、奎面可视化标注。     

表面粗糙度符号标注AutoCAD二次开发的改进

该文讨论了在AutoCAD中表面粗糙度符号标注工具的改进方法,在直线、圆对象基础上增加了正多边形、多段线、尺寸标注的尺寸界线对象标注表面粗糙度符号,完善了该工具的功能,提高了机械制图的绘图效率,具有较好的实际使用价值和推广意义。     

光纤表面粗糙度传感器的改进

噪声光源、测量距离、表面粗糙度等主要参数都极大地影响了光纤粗糙度传感器的测量精度,为此提出了采用延时发生器和取样保持放大器来减小噪声源影响的改进表面粗糙度光纤传感器,得出最佳采样时间间隔为0.6514s,最后通过Origin的曲线拟合求出近似方程,由方程得到粗糙度参数R_z.     

基于纹理分析的表面粗糙度等级识别

提出了一种利用图象纹理分析技术进行机械加工表面粗糙度检测的非接触检测方法,该方法首先根据统计方差对待测工件的表面粗糙度进行粗分类,然后,利用基于Ｇａｂｏｒ滤波器的纹理分类器,识别待测工件表面粗糙度等级。该新方法可简单、快速地实现表面粗糙度等级的自动识别,而且对图象旋转具有不变性,由于其纹理分类器的参数少,并且新方法成本低,参数标定方便,因而便于现场检测,如果与机床的控制系统相连,还可以实现加工的实     

信鸽体表参数测定与计算机模拟

以OLYCIAp3图像分析系统为主要测量手段,分析和测量信鸽体表单元体参数值及其分布密度、分布距离等参数,建立了信鸽表面单元体的搭接的数学模型,并以此为依据,编程模拟了信鸽体表部位主要。