Preview

Оценка параметров текстуры прецизионных поверхностей с применением квазиоптимальных корреляционных алгоритмов

https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-1-24-31

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрен новый метод текстурного анализа прецизионных механически обработанных поверхностей, который основан на применении компьютерной оптики и автокорреляционного метода обработки полученных изображений текстур исследуемых микрорельефов. Метод основан на вероятностной сравнительной оценке неизвестной текстуры исследуемого микрорельефа с известными текстурами эталонных микрорельефов, для которых определены параметры микрорельефов. В статье предложен подход к идентификации шероховатости поверхности профиля пера лопаток газотурбинного двигателя (ГТД) после виброконтактного полирования по параметрам текстуры корреляционной поверхности. Микрогеометрия поверхности спинки и корыта лопаток исследовалась на оптико-электронном комплексе на основе вычисления средней амплитуды переменной составляющей автокорреляционной функции, полученной в результате компьютерной обработки видеоизображения поверхности. Применение оптико-электронного метода оценки текстуры поверхности компрессорных и турбинных лопаток позволяет строить поля шероховатости поверхности и более глубоко анализировать технологию окончательной обработки профиля пера лопаток ГТД. Актуальность и новизна работы заключается в перспективном способе оценки параметров качества поверхности с помощью оптико-электронного метода, особенностью которого является измерение шероховатости площади поверхности, тогда как щуповые методы измеряют шероховатость профиля поверхности. Важным преимуществом предлагаемого метода является применение его для измерения параметров шероховатости криволинейной поверхности бесконтактным способом, что технологично, так как существуют поверхности деталей, не предполагающие их царапание алмазной иглой.

Об авторах

Николай Васильевич Носов
Самарский государственный технический университет, Самара (Россия)
Россия

доктор технических наук



Никита Павлович Костин
Самарский государственный технический университет, Самара (Россия)
Россия

магистр



Роман Владимирович Ладягин
Самарский государственный технический университет, Самара (Россия)
Россия

магистр



Список литературы

1. Бутенко В.И. Научные основы функциональной инженерии поверхностного слоя деталей машин. Ростов н/Д.: ДГТУ, 2017. 480 с.

2. Egorov S., Kapitanov A., Loktev D. Turbine Blades Profile and Surface Roughness Measurement // Procedia Engineering. 2017. Vol. 206. P. 1476–1481. DOI: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2017.10.664.

3. Han Y., Zuxin W., Yunhai Z., Jia M., Yun X. Surface roughness measurement using laser confocal microscope with boundary area correction // Laser and Optoelectronics Progress. 2020. Vol. 57. № 21. Article number 211203. DOI: https://doi.org/10.3788/LOP57.211203.

4. Медунецкий В.М., Васильков С.Д. Методы оценивания микрогеометрии поверхностей деталей изделий // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. Т. 59. № 3. С. 231–236.

5. Андреев Ю.С., Демкович Н.А., Исаев Р.М., Целищев А.А., Васильков С.Д. Определение микрогеометрии функциональной поверхности детали, обеспечивающей требуемые показатели авиационного датчика вибрации // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 6. С. 1103–1110.

6. Гибадуллин И.Н., Валетов В.А. Изображение профиля поверхности как графический критерий оценки шероховатости // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 1. С. 86–92.

7. Patel D.R., Kiran M.B. Non-contact surface roughness measurement using laser speckle technique // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 895. № 1. Article number 012007. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/895/1/012007.

8. Pasker V., Grycz O., Hlavica R., Foretník P., Barcáková I. Automatic selection of binarization method from images with serial numbers on industrial products // METAL 2020 – 29th International Conference on Metallurgy and Materials, Conference Proceedings. 2020. P. 1357–1361. DOI: https://doi.org/10.37904/metal.2020.3636.

9. Frischer R., Krejcar O., Selamat A., Kuca K. 3D surface profile diagnosis using digital image processing for laboratory use // Journal of Central South University. 2020. Vol. 27. № 3. P. 811–823. DOI: https://doi.org/10.1007/s11771-020-4333-y.

10. Баврина А.Е., Ильясова Н.Ю., Куприянов А.В., Храмов А.Г. Исследование фотограмметрических изображений с помощью матриц вероятностного распределения яркости // Компьютерная оптика. 2002. № 23. С. 62–65.

11. Пластинин А.И., Куприянов А.В., Ильясова Н.Ю. Разработка методов формирования цветотекстурных признаков для анализа биомедицинских изображений // Компьютерная оптика. 2007. Т. 31. № 2. С. 82–85.

12. Захаров А.А., Баринов А.Е., Жизняков А.Л., Титов В.С. Поиск объектов на изображениях с использованием структурного дескриптора на основе графов // Компьютерная оптика. 2017. Т. 42. № 2. С. 283–290.

13. Абрамов А.Д., Никонов А.И., Носов Н.В. Способ контроля шероховатости поверхности изделия: патент РФ № 2413179, 2011.

14. Krig S. Cоmputer visiоn metrics: Survey, taxоnоmy, and analysis. Berkeley: Apress Media, 2014. 498 p.

15. Whitehouse D. Metrology of Surfaces. Principles, Industrial Methods, and Devices. Dolgoprudnyi: Dom Intellekt, 2009. 472 p.

16. Абрамов А.Д. Применение оптико-электронного комплекса и квазиоптимального корреляционного алгоритма для оценки шероховатости поверхностей деталей машин и механизмов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2012. № 2. С. 44–49.

17. Абрамов А.Д., Носов Н.В., Подсекин И.А. Оценка шероховатости поверхности оптико-электронным методом // Вестник Самарского государственного университета. Серия: Технические науки. 2005. № 33. С. 89–94.

18. Абрамов А.Д. Влияние оптического фактора на оценку шероховатости поверхности оптико-электронным комплексом // Вестник Самарского государственного университета. Серия: Технические науки. 2012. № 2. С. 45–52.

19. Абрамов А.Д., Никонов А.И. Анализ и корреляционный метод устранения погрешности оптико-электронного определения микрорельефных параметров // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 1. С. 3–9.

20. Абрамов А.Д., Зинковский А.И., Носов Н.В., Никонов А.И., Родионов В.А. Определение шероховатости поверхности дорожек качения приборных подшипников с использованием квазиоптимального корреляционного алгоритма // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2011. Т. 13. № 4-3. С. 645–651.

21. Носов Н.В., Абрамов А.Д., Хаустов В.И. Исследование шероховатости поверхности бомбинированных роликов на основе анализа их автокорреляционных функций // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. Академика С.П. Королева. 2009. № 3-2. С. 45–54.


Для цитирования:


Носов Н.В., Костин Н.П., Ладягин Р.В. Оценка параметров текстуры прецизионных поверхностей с применением квазиоптимальных корреляционных алгоритмов. Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2021;(1):24-31. https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-1-24-31

For citation:


Nоsоv N.V., Kоstin N.P., Ladyagin R.V. Estimation of texture parameters for the precision surfaces using the quasioptimal correlation algorithms. Science Vector of Togliatti State University. 2021;(1):24-31. (In Russ.) https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-1-24-31

Просмотров: 37


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2073-5073 (Print)
ISSN 2712-8458 (Online)