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業(yè)務   【：黃俊杰 】 

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中國臺灣凱佳葉片泵VQ20-6-F-R-AB-01中國臺灣KCL油泵，，論文導讀:：表面粗糙度作為檢測加工表面質量的常用參數。表面粗糙度檢測技術研究概況。
論文關鍵詞：表面粗糙度，非接觸，光學測量

隨著科學技術的進步和社會的發(fā)展，人們對于機械產品表面質量的要求越來越高。表面粗糙度是評價工件表面質量的一個重要指標，國內外很多學者在表面粗糙度檢測方面做了大量研究工作。目前測量表面粗糙度的主要方法有：接觸式測量和非接觸式測量。
1 接觸式測量
接觸式測量就是測量裝置的探測部分直接接觸被測表面，能夠直觀地反映被測表面的信息，接觸式測量方法主要是觸針法，該方法經過幾十年的充分發(fā)展，以其穩(wěn)定、可靠的特點被廣泛應用。但接觸式測量存在很大的缺陷，具體表現在：（1）對高精度表面及軟質金屬表面有劃傷破壞作用；（2）受觸針*圓弧半徑的限制，其測量精度有限；（3）因觸針磨損及測量速度的限制，無法實現在線實時測量[1]。
2 非接觸式測量
為了克服接觸式測量方法的不足非接觸，人們對非接觸式測量方法進行了廣泛研究。研究表明，非接觸式測量方法具有非接觸、無損傷、快速、測量精度高、易于實現在線測量、響應速度快等優(yōu)點。目前已有的非接觸式測量方法包括各種光學測量方法、超聲法、掃描隧道顯微鏡法、基于計算機視覺技術的表面粗糙度檢測方法等。這里我們只對基于光學散射原理的測量方法、基于光學干涉原理的測量方法和基于計算機視覺技術的測量方法做簡單介紹論文格式模板。
2.1基于光學散射原理的測量方法
當一束光以一定的角度照射到物體表面后，加工表面的粗糙不平將引起發(fā)生散射現象。研究表明：表面粗糙度和散射光強度分布有一定的關系。對于表面粗糙度數值較小的表面，散射光能較弱，反射光能較強；反之，表面粗糙度數值較大的表面，散射光能較強，反射光能較弱。
基于光學散射原理測量表面粗糙度的研究方法和理論較多。四川聯(lián)合大學和哈爾濱理工大學相繼提出了一種稱之為散射特征值的參數，表征被測物體表面上反射光和散射光的分散度，散射特征值與被測物體表面的粗糙度有很好的對應關系[2]。哈爾濱理工大學利用已知表面粗糙度參數值的標準樣塊測得其散射特征值，建立—關系曲線，從而實現利用散射特征值測量火炮內膛表面粗糙度[3]。
基于光學散射原理的表面粗糙度檢測方法，具有結構簡單、體積小、易于集成產品、動態(tài)響應好、適于在線測量等優(yōu)點。該方法的缺點是測量精度不高，用于超光滑表面粗糙度的測量還有待進一步改進。
2.2基于光學干涉原理的測量方法
當相干光照射到工件表面同一位置時，由于光波的相互位相關系，將產生光波干涉現象。一般的干涉法測量是利用被測面和標準參考面反射的光束進行比較，對干涉條紋做適當變換，通過測量干涉條紋的相對變形來定量檢測表面粗糙度。該方法的測量精度取決于光的波長。但是由于干涉條紋的分辨率是以光波波長的一半為極限的，僅從條紋的狀態(tài)無法判斷表面是凸起還是凹陷，因此非接觸，作為一種具有較好分辨率、寬測量范圍的表面粗糙度在線檢測技術，這種干涉法測量技術還有待于進一步發(fā)展[4]。
基于光學干涉原理，1984年美國洛克西德公司huang采用共模抑制技術研制成功了光學外差輪廓儀，光外差干涉檢測技術是一種具有納米級測量準確度的高精度光學測量方法，適用于精加工、超精加工表面的測量，而且可以進行動態(tài)時間的研究；華中理工大學采用光外差干涉方法研制出2D-SROP-1型表面粗糙度輪廓儀[5]。美國的維易科(VEECO)精密儀器有限公司，采用共光路干涉法研制了WYKO激光干涉儀和光學輪廓儀，可用來測量干涉條紋位相[6]。
基于光學干涉原理測量表面粗糙度分辨率高，適于測量超光滑表面粗糙度，但由于該方法的測量精度受光波波長的影響很大，所以其測量范圍受到一定影響。
2.3基于計算機視覺技術的測量方法
基于計算機視覺的粗糙度測量方法是指使用攝像機抓取圖像，然后將該圖像傳送至處理單元，通過數字化處理，根據像素分布和灰度、紋理、形狀、顏色等信息，選用合理的算法計算工件的粗糙度參數值。近年來，隨著計算機技術和工業(yè)生產的不斷發(fā)展，該方法受到越來越多的關注。
北京理工大學的王仲春等人采用顯微鏡對檢測表面進行放大，并通過對CCD采集加工表面微觀圖像進行處理實現了表面粗糙度的檢測[7]論文格式模板。哈爾濱理工大學吳春亞、劉獻禮等為解決機械加工表面粗糙度的快速、在線檢測，設計了一種表面粗糙度圖像檢測方法，建立了圖像灰度變化信息與表面粗糙度之間的關系模型[8]。英國學者Hossein Ragheb和Edwin R. Hancock通過數碼相機拍攝的表面反射圖來估計表面粗糙度參數非接觸，運用Vernold–Harvey修正的B–K散射理論模型獲得了比Oren–Nayar模型更好的粗糙度估計結果[9]。澳大利亞學者Ghassan A. Al-Kindi和Bijan Shirinzadeh對基于顯微視覺的不同機械加工表面粗糙度參數獲取的可行性進行了評估，討論了照射光源與表面輻照度模型對檢測的影響，結果顯示盡管從視覺數據和觸針數據所獲得的粗糙度參數存在一定差異，但是基于視覺的方法仍是一種可靠的粗糙度參數估計方法[10-11]。中國臺灣凱佳葉片泵VQ20-6-F-R-AB-01中國臺灣KCL油泵