基于USB的表面粗糙度虚拟测量仪的设计

设计了一种基于USB的表面粗糙度虚拟测量仪。该仪器利用激光三角法测量原理,借助Lab—VIEW软件开发平台,运用模块化设计,可实现对精密检测平面无损伤、快速、高精度的表面粗糙度测量。与同类产品相比,具有结构简单、实时处理能力强、测试精度高、显示结果直观、操作简便等优点。     

电容法测量表面粗糙度

在表面粗糙度的测量上,触针法是主要的检测方法,近年来光学法又有了很大发展,但它们各有特点,不能完全满足检测需要,我们根据平行板电容器的原理,用电容法测量表面粗糙度的四个参数,由实验中证实丁电容法测量粗糙度的可行性。电容法属于三维测量,仪器结构简单,操作方便,可以实现非接触测量。可用于加工中检验和大批量生产的车间。 一、电容法测量的基本原理     

用激光斑纹对比法测量金属表面粗糙度

本文叙述用远场斑纹对比技术测量精磨、研磨和抛光后的金属平面粗糙度的方法。激光斑纹对比技术的基础是在激光对比度和受照表面的粗糙度之间存在着近似的线性关系。研究表明,使用氦氖激光时线性关系可保持至粗糙度Ra（平均高度）0.1μm,在此之后便出现饱和效应。文中还提到旨在扩大测量范围而改变照射光入射角的研究情况,并发现使用大入射角可使表面粗糙度的测量范围增加至0.4μm Ra。     

用激光散射法非接触在线检测表面粗糙度

介绍了基于光散射原理的激光测量装置非接触在线检测表面粗糙度的测量原理及测量头设计方案。调制光源、双光束、与测量光路同轴的高压喷气流、窄带滤波电路等设计可提高信噪比 ,增强抗干扰能力 ,可实现Ra2～ 1 0 0nm的表面粗糙度在线检测     

一种测量表面粗糙度的激光外差干涉仪

本文讨论激光外差干涉技术测量表面粗糙度仪器的工作原理。作者利用两个声光调制器产生差频光,解调拍频信号并进行鉴相处理,精确测量表面粗糙度。文中还讨论了设计研制的表面粗糙度外差干涉仪的具体技术问题,对不同样品及加工表面进行实测,并与传统触针测试方法、干涉显微镜所得到的结果进行了比对,理论分析与实验结果一致:仪器灵敏度为10(?),测量精度10nm。     

工件表面粗糙度的在线测量技术

提出一种基于激光散射法的在线测量方法,以条形激光光束作为光源照射被测物表面,然后用配有高倍率镜头的工业相机采集散射光的图像,最后通过计算机数据处理得到表面粗糙度值.实验证明,该测量方法具有测量速度快、仪器结构简单、非接触且能直观显示被测工件的表面形貌等优点.     

用激光散射法测量亚毫米范围内的表面粗糙度

本文介绍一种在亚毫米范围内测量表面粗糙度的新技术。该测量技术以一个粗糙表面发出的激光散射为基础，以激光二极管作为光源的远心光路系统可以记录一个粗糙物体表面的散射先场。与表面粗糙度相关的散射带的光强分布可以用线性光子二极管阵列来记录并用单芯片微型计算机进行分析处理。用不同机械加工方法加工的工件表面的测量方法有很多种，但鏊别表面粗糙度的方法我们只建议使用一种。     

激光三角法测量位移

本文综述了激光三角法位移计的测量原理,讨论了各环节的设计要点,分析了影响精度的主要因素及解决方法,最后对该方法在实际中的运用作以简单介绍。     

基于机器视觉的零件表面粗糙度测量

机器视觉测量是近年来测量领域中的新测量技术,是以光学为基础,融电子技术、计算机技术、图像处理技术为一体的测量系统。介绍一种基于机器视觉进行表面粗糙度测量的方法。     

激光表面粗糙度检测装置

根据表面散射光角分布与表面粗糙度具有一一对应关系的原理，提出一种便携式的光辉表面粗糙度检测装置。它采用半导体激光器，光学纤维和更合理的光路结构，具有功耗低，抗干扰能力强，稳定性好，测量范围大，体积小，成本低等特点。     

入射角对激光散斑测量表面粗糙度的影响

观察了当相干激光以不同入射角照射4个等级的平磨和外圆磨样块时记录的散斑图像中散斑强度的变化，通过分析可知对比度与表面粗糙度之间存在密切的关系，入射角又直接影响对比度，不同的入射角适合不同的加工方法和测量范围，因此找到合适的入射角可提高实验系统的精度和分辨率。     

激光加工微小孔内表面粗糙度的测量

采用激光打孔方法分别加工出直径为 0 2mm、0 2 5mm和 0 3mm的微小孔 ,应用剖分法直接接触式测量得到所加工微小孔的内表面粗糙度 ,并使用反射式显微镜进一步直接观察验证。该测量结果可用于熔融快速原型机喷头的微小孔内表面粗糙度的确定 ,也可用于研究纺丝机、喷墨打印机等类似微小孔时参考     

基于光纤传感器的表面粗糙度在线检测研究

介绍一种基于光纤传感器的表面粗糙度在线检测系统，给出了一系列试验结果；讨论了在线检测仪的设计要点以及在线检测存在的问题，如光纤探头的结构、传感器的装夹与定位、仪器的元器件选择、仪器的标定、切削液和测量距离变化的影响等，提出了解决或改进的办法。研究结果表明，该检测系统具有结构简单、工作效率高、抗干扰能力强等特点，适用于静态条件下的快速检测和动态条件下的实时监测，有利于提高机械加工质量和生产效率。     

基于机器视觉技术的研磨表面粗糙度检测

为了对研磨表面粗糙度进行快速在线检测,基于机器视觉技术提出了一种研磨表面粗糙度检测方法,建立了研磨表面粗糙度评定参数体系。该方法利用CCD提取粗糙度Ra在0.012～0.1um之间的研磨表面图像,运用中值滤波、图像边缘增强和图像二值化等对图像进行预处理,然后通过图像特征参数提取研磨表面粗糙度信息,包括灰度均值D和均方根差Sq。试验结果表明,在入射角一定的情况下,入射光越强,D和Sq对粗糙度的变化越敏感;在入射光强一定的情况下,入射角越大,D和Sq反映粗糙度变化的效果越好;与Sq相比,D对于入射光强和入射角的变化更不敏感,具有更强的稳定性。利用图像参数评估研磨表面粗糙程度的最佳实验条件为:入射角70°、入射光强2.0×104lux以上。     

零件表面粗糙度的在线检测方法研究

根据零件表面粗糙度形成的复杂性，建立了基于具有结构和参数学习的模糊神经网络逻辑系统，通过该模糊神经网络搜索最优推理规则，并且通过最优模糊推量规则来在线检测零件表面粗糙度。该检测方法可在线检测零件的附加表面粗糙度。     

切削条件对氢化锂零件表面粗糙度的影响

通过车削试验研究了不同切削参数对氢化锂材料加工表面粗糙度的影响趋势及其成因。结果表明:表面粗糙度随切削速度和圆周进给量的增加呈增大趋势,随切削深度的增加呈减小趋势;进给量是影响表面粗糙度的主要因素。     

基于光学色差传感器的表面粗糙度测量

随着机械加工自动化程度的提高，对表面粗糙度的测量提出了越来越高的要求。表面粗糙度的测量一直面临着提高测量精度和抗干扰能力的挑战，提出了一种新的利用光学色差来测量表面粗糙度的非接触测量方法，这一方法不但具有一般非接触测量所具有的快速、对工件表面无损伤等特点，而且在提高精度和抗干扰能力两方面都有很强的优势。重点介绍了利用光学色差法测量表面粗糙度的理论依据以及基于光学色差原理的光学色差传感器，分析了应用光学色差传感器测量表面粗糙度的工作原理。通过实验证明了理论分析与实验结果相符。