精密加工表面粗糙度测量数据分析评价方法的研究

沈向东

[摘要]随着零件制造工艺水平和对零件表面加工质量要求的提高，精密、超精密加工技术被广泛用于制造过程。这种超精密加工或微细加工使零件的加工精度达到了0.3μm以下，表面粗糙度Ra值<0.03μm，从而使以传统目测方法对这样的表面进行检验和评价已无法实现，取而代之的是一种全新的测量方法和分析处理手段。围绕这一课题，研究开发出零件表面检测系统，旨在对超精密加工零件的表面质量进行检测、分析与评价。

[关键词]表面粗糙度 超精密加工 零件表面检测系统 表面质量分析与评价

中图分类号：TH13文献标识码：A文章编号：1671－7597（2009）0310114－02

一、问题的提出

随着科学技术的发展，特别是高新科技的发展，要求超精密加工的机电产品元器件越来越多，不仅有传统的光学零件、块规等，而且还有大规模集成电路芯片、计算机磁盘和光盘、复印机磁鼓、激光反射镜、导航陀螺仪、真空无润滑轴承以及高新科技产品中的精密零部件等。这些超精细加工出来的零件精度已达到了0.3μm以下，表面粗糙度Ra值<0.03μm，从而使传统目测零件表面质量的方式已无法实现对这样的表面进行检验和评价。研究和开发以计算机辅助测试(CAT)和计算机辅助检验(CAI)为手段的零件表面质量控制技术，已经成为超精密加工技术中的一个重要的课题。本文应用超精密加工零件表面粗糙度的计算机辅助检验测试技术，提出一种实用、可视化、三维立体化的表面检测系统，旨在以快速、准确地对超精细加工的零件表面进行检测、分析和处理，从而为质量评价提供依据。

二、零件表面检测系统模型

零件表面检测系统应用计算机辅助测试和检验技术研制与开发，并以MATLAB为软件平台，由计算机、激光测量仪等在线检测表面粗糙度的相关硬件和软件实现，包括计算机、模数转换板（A/D板）、激光传感器测量系统（激光头及激光控制器）和相应软件。其系统构成模型框图见图1。

被测零件表面轮廓图见图２。且定义X方向为表面纹路方向，Y是截面方向，Z是测量方向。利用激光测量仪按粗糙度要求检测的区域（<1mm）规定，对其进行二维方向扫描。所得的模拟数据经A/D模数转换器，得到一组数字化数据。为使数字化的数据不失真，则在离散处理时，将表面的长(x)和宽(y)方向按μm级进行离散，而高度(z)按1X10-3μm级进行离散。将这些数字化数据送入计算机，并用一个三维数组N(x，y，z)进行保存，以备数据处理。

四、数据处理流程

应用MATLAB软件包对数据进行分析处理和可视化操作，其流程为：

1．模拟输出零件被测表面的三维立体图，其高度方向因放大了一千倍，而使表面的状态峰谷高度差加大显示，可以清晰地看出零件表面的纹路方向，便于选择分析截面（一般而言所选的截面当与表面纹路相垂直时，峰谷值差最大）；

2．根据粗糙度的定义，对表面进行最大峰（谷）值进行遍历，确定出最具代表性的截面（截面的方位由最大峰（谷）值出现的方向确定），并用图象表现其零件截面轮廓曲线；

3．在所选定的截面上，为获取粗糙度的数值，用最小二乘正交多项式作为曲面表面粗糙度评定最佳拟合的数学模型，通过数字滤波分离出表面粗糙度轮廓，得到零件表面粗糙度轮廓曲线；

4．对零件表面粗糙度轮廓曲线按进行计算,得到表面粗糙度值

5．对计算结果进行评价，检验是否达到质量要求。

五、检测实例

应用本系统对一个经精密加工的零件进行表面粗糙度检验，按其流程作如下介绍。

1．绘制被测零件三维立体表面图

在MATLAB中，调用图形数据文件N(x,y,z)，分解成相互关联的x,y,z坐标值，然后调用绘制三维曲面图形命令：

surf(x,y,z);

即可绘制出如图1所示的被测零件三维立体表面图。

由图３可以清晰的看到加工纹路方向，从而可按纹路垂直方向确定表面分析截面。

2．绘制零件截面轮廓曲线图（图４、图５）

3．用最小二乘法计算拟合曲线，其拟合曲线用均值方程表示，即

（1）平行于截面轮廓曲线的拟合方程：

（2）垂直于截面轮廓曲线的拟合方程：

4．绘制表面粗糙度轮廓曲线（图６、图７）

5．计算粗糙度值Ra(x),Ra(y)，进行评价

由图６可计算Ra(x)，由图７可计算Ra(y)。然后根据要求达到的表面粗糙度等级，对该零件表面进行评价。同时，可以看出，垂直于零件表面纹路方向计算所得到的粗糙度值Ra(y)要比平行于纹路方向所得到的粗糙度值Ra(x)大，因此Ra(y)可以作为零件表面粗糙度评价的依据。

六、结论

应用零件表面检测系统可以方便地对零件进行静态测试和动态测试，数据处理快速准确。可视化的图形显示，使处理过程更加人性化和形象化，可完全替代传统目测零件表面质量的方式对零件表面进行检验和评价，因而不失为一种全新的、以表面测量与检测分析处理为手段的、对超精密加工零件表面进行有效质量控制的技术。

参考文献：

[1]王隆太主编，先进制造技术，北京：机械工业出版社，2006.

[2]于万成主编，质量控制与检测技术，北京：机械工业出版社，2006.

[3]于万波编著，基于MATLAB的图像处理，北京：清华大学出版社，2008.