基于多层序列图像的三维粗糙度测量方法的研究

摘要

机械加工表面的粗糙度对工件的配合及工作性能影响显著,尤其是摩擦磨损、润滑与密封、抗疲劳等性能。因而,对工件表面粗糙度的合理评价就显得非常重要。为了满足现代工业对工件表面的高加工精度和高使用性能的要求,迫切需要在三维范围内对其粗糙度进行更准确全面的测量和评价。本文研究的内容是使用单目显微镜结合计算机图像处理技术进行工件表面的粗糙度测量,从而对非接触测量粗糙度的方法进行研究。由于显微镜景深有限,无法通过一幅图像得到完整清晰的物体表面信息,所以通过物体在Z轴的移动,显微镜对物体表面进行层层扫描,得到显微序列图像,同时也得到每幅图像初步的Z轴值；然后提取出序列图像中每幅图像中的清晰区域,融合成一幅全聚焦图像；另一方面,将序列图像中的每幅图像清晰部分进行聚焦测度计算,通过对聚焦测度计算结果进行高斯插值得到每一点的高度值,使用高度信息对显微样本进行三维表面重构,模拟出显微样本的三维模型,最后,编写软件利用显微镜采集的高度数据计算出二维粗糙度参数值和部分三维粗糙度参数及三维评价曲线。通过分析得到的计算结果,验证了三维参数的合理性和有效性。表明了采用图像技术进行表面粗糙度三维检测的可行性,为以后建立科学的表面粗糙度三维评定标准和开发相关的检测系统打下了基础。对实现表面粗糙度检测的在线性、3D形貌的完整性具有重要意义。

目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 引言

1.2 表面粗糙度的研究意义

1.3 表面粗糙度的测量方法

1.4 表面粗糙度的评价方法

1.4.1 传统的二维评价方法

1.4.2 表面形貌的三维评价

1.5 本文主要研究内容

2 显微图像三维重构系统原理及图像预处理

2.1 显微图像三维重构系统原理

2.1.1 三维重构系统综述

2.1.2 显微三维重构原理和难点

2.2 显微图像预处理

2.2.1 显微图像特点

2.2.2 图像滤波

2.2.3 图像锐化

2.3 显微拍图技术及序列图像的获取

2.3.1 图像获取软件简介

2.3.2 显微图像的获取

2.4 本章小结

3 多层序列显微图像融合及评价

3.1 图像融合常用方法

3.1.1 基于空间域的显微图像融合算法

3.1.2 基于频率域的显微图像融合算法

3.2 融合图像的品质指标

3.2.1 主观评价法

3.2.2 客观评价法

3.3 基于方差的显微图像融合算法

3.3.1 方差显微图像融合原理

3.3.2 方差融合算法的改进

3.4 序列图像融合的主要界面

3.5 本章小结

4 工件面深度信息恢复

4.1 深度信息的获取方法

4.1.1 硬件获取法

4.1.2 立体视觉方法

4.1.3 聚焦测度算法

4.2 聚焦测度算法(DFF)

4.2.1 聚焦测度算法的原理

4.2.2 聚焦测度算子

4.2.3 深度数据的获取与计算

4.3 深度信息获取的软件实现

4.4 本章小结

5.表面粗糙度三维参数计算

5.1 由二维轮廓中线推广的三维粗糙度评价方法

5.2 三维粗糙度评价参数体系

5.2.1 幅度参数

5.2.2 空间参数

5.2.3 混合参数

5.2.4 功能参数

5.3 样本粗糙度实验及的参数计算

5.3.1 显微系统结构及外围部件介绍

5.3.2 二维参数的计算与比较

5.3.3 三维参数的计算与分析

5.4 本章小结

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表论文