CN102927933A - 一种用激光扫描共聚焦显微镜测量表面粗糙度的方法 - Google Patents
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Abstract
一种用激光扫描共聚焦显微镜测量表面粗糙度的方法，属于金属材料物理性能检验技术领域。该发明通过标准样块的测定和预测试样的测定等技术步骤，解决传统方法中存在的不能给出被测表面的3D形貌问题。优点在于，实现非接触、对表面无损伤、试样放置不要求具有方向性，能清晰、直观地显示表面的3D图像微观形貌，特别是以简单和可靠的方式进行标准样块的标定程序，对试样测量结果具有一致性和可追溯性。
Description
技术领域
本发明属于金属材料物理性能检验技术领域。特别涉及一种用激光扫描共聚焦显微镜测量表面粗糙度的方法。
背景技术
表面粗糙度是评定工件表面质量的一个重要指标，它是决定工件性能和质量的重要参数。表面粗糙度是指被加工工件的表面上具有的微小间距和峰谷所组成的微观几何形状特性，不仅机加工获得的工件要求对表面微观几何形状给出定量的描述，在镀锌板中镀锌层也有相应的表面粗糙度要求。
在传统的测量技术中，表面粗糙度的测量有如下几种方法：粗糙度样板比较法、电动轮廓仪感触法、光切显微镜测量法、干涉显微镜测量法。
粗糙度样板比较法是指被测表面与标有一定高度参数的粗糙度样板相比较来确定粗糙度参数的一种方法。这种测量方法，简单易行，常用于评定中等和较粗糙的表面。但其判断的准确性、可靠性取决于检验人员的经验。而且测量数值是相对的，不具体，不连续。
电动轮廓仪感触法电动轮廓仪感触法又叫针描法， 即轮廓法。这种方法不能测量材料较软的表面，容易划伤；此外， 由于受触针圆弧半径的限制若测量过于粗糙的表面，则会损伤触针，若测量十分光滑的表面，则由于表面的凹谷细小，针尖难以触到凹谷底部，因而测不出轮廓的真实状况。
光切显微镜测量法是利用光切原理测量表面粗糙度的一种方法。在测量过程中把工件放在工作台上，并使被测表面的加工纹理方向调到与狭缝相互垂直，操作中要注意在目镜的视场内一定要观察到清晰的实际轮廓放大光亮带，否则，会造成测量误差。
干涉显微镜测量法是利用光波干涉原理测量表面粗糙度的方法，检测时会因试样表面太粗糙不能形成干涉条纹而影响测量结果。
上述几种方法仅能给出被测区域的轮廓线，而不能给出被测表面的3D形貌，而且上述几种方法仅适用于车，铣、刨等切削加工方法形成由方向性很强的加工纹理所组成的加工表面，而对于对镀锌层表面粗糙度适用性尚有争议。目前激光扫描共聚焦显微镜技术利用激光点光源，有利于对试样深层结构的探测，实现高分辨率的二维光学断层成像，使试样结构得以完整显示，对于待测样品三维立体图像重建有着重要的意义。目前多见激光扫描共聚焦显微镜(LSCM)在植物细胞学中的应用，而以激光扫描共焦显微镜测量金属材料表面粗糙度很少有相关报道和细致研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种用激光扫描共聚焦显微镜测量表面粗糙度的方法。解决传统方法中存在的不能给出被测表面的3D形貌问题。
该方法主要适用于钢铁材料机加工和镀锌板表面粗糙度的测量，可实现非接触、对表面无损伤、试样放置不要求具有方向性，是具有3D表面形貌图像特征的表面粗糙度的测量方法，尤其适用于表面粗糙度Ra0.8-Ra6.3μm，还适用于镀锌板镀锌层表面粗糙度的测定。本发明采用奥林巴斯激光扫描共聚焦显微镜LEXT OLS3100（进口），光源为波长408nm半导体激光。
为解决上述技术问题，具体技术步骤如下：
1、放置标准样块在载物台上；
2、选择相应的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV（光学照明）状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF（激光照明）状态，设定激光光强为满程的70-80%，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP（最高点）按钮；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM（最低点）按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH（平滑）按钮对图像进行平滑处理；
3、依次点击和/或逐个点击Noise Reduce of Convexity（去除凸出的噪点）、Noise Reduce of Jagged surface（去除锯齿状噪点）和Noise Reduce of Flat surface（去除平面噪点）按钮，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly（分析）测量系统中Roughness Analysis（粗糙度分析）中Plane（面分析）测量方式测得标准样块的Rai值；
5、将步骤4中所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，若Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3中的去噪处理方式；若Rai值与Ra值有效数字不同，重复步骤3-4，直至Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪处理方式；
6、放置预测试样在载物台上；
7、选择与步骤2相同倍数的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，根据试样表面粗糙程情况，Z向扫描上限值会不同于步骤2上限值，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，根据试样表面粗糙程情况，Z向扫描上限值会不同于步骤2下限值，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、按照步骤5确定的标准样块去噪处理方式对步骤7获得的预测试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly 测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
步骤1中所述的标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块。
步骤3所述的去噪处理方式包括：
1、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
2、单个点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface或 Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
3、依次点击Noise Reduce of Jagged surface和 Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
4、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次后再单个点击Noise Reduce of Convexity、 Noise Reduce of Jagged surface或Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
5、上述各方式点击N次，N≥2；
6、Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce of Jaggedsurface和Noise Reduce of Flat surface按钮的任意组合。
本发明的优点在于：能清晰、直观地显示表面的微观形貌，对试样非接触，无伤害，通过选择不同倍数物镜，可以对表面粗糙度进行较广范围测量。特别是以简单和可靠的方式进行标样标定的检验，优选设定图像处理过程，对试样测量结果具有一致性和可追溯性。
具体实施方式
实施例1：
本实施例为经机加工立铣低倍酸浸试样的粗糙度测量。具体技术步骤为：
1、放置标准样块在载物台上，标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块，本实施例选择立铣Ra3.20μm标准样块；
2、选择5倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定激光光强为满程的70%，以保证获得真实的图像，不至于图像太暗或太亮而掩盖一些图像细节，使得图像形貌失真。向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP按钮，设定此位置为Z向扫描上限；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM按钮，设定此位置为Z向扫描下限，点击3D按钮，自动进行Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH按钮对图像进行平滑处理；
3、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly 测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得标准样块的Rai值为3.202μm；
5、根据步骤4所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，标准样块的标定值Ra值为3.20μm，步骤4测得的Rai值为3.202μm，Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪方式为：依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce of Jagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
6、放置机加工立铣低倍酸浸预测试样在载物台上；
7、选择同步骤2相同的5倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强即满程的70%，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次，对步骤7获得的试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
本实施例经测量，预测试样心部测量值为Rai=0.947μm，0.988μm，0.956μm，试样边部测量值为Rai=1.625μm，1.366μm，1.533μm。
本实施例中预测试样在HOMMEL WAVE表面测量仪测得的表面粗糙度Rai=0.908μm，0.873μm，0.883μm，与用本发明方法测得的试样心部测量值相接近，也证实了本发明的可靠性。
实施例2：
本实施例为经机加工磨削低倍硫印试样的粗糙度测量。具体技术步骤为：
1、放置标准样块在载物台上，标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块，本实施例选择Ra0.8μm标准样块；
2、选择10倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定激光光强为满程的80%，以保证获得真实的图像，不至于图像太暗或太亮而掩盖一些图像细节，使得图像形貌失真，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP按钮，设定此位置为Z向扫描上限；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM按钮，设定此位置为Z向扫描下限，点击3D按钮，自动进行Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH按钮对图像进行平滑处理；
3、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮，共两遍，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly 测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式得标准样块的Rai值为0.822μm。
5、根据步骤4所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，标准样块的标定值Ra值为0.8μm，步骤4测得的Rai值为0.822μm，Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪方式为：依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce of Jagged surface和NoiseReduce of Flat surface按钮，共两遍；
6、放置经机加工磨削低倍硫印预测试样在载物台上；
7、选择同步骤2相同的10倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、依次点击Noise Reduce of Convexity，Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮，共两遍，对步骤7获得的试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
本实施例经测量，预测试样测量值为Rai=0.720μm，0.785μm，0.880μm。
本实施例中预测试样在HOMMEL WAVE表面测量仪测得的表面粗糙度Rai=0.847μm，0.806μm，0.865μm，与用本发明方法测得的数值相接近，也证实了本发明的可靠性。
实施例3：
本实施例为经机加工带锯切割试样的粗糙度测量。具体技术步骤为：
1、放置标准样块在载物台上，标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块，本实施例选择立铣Ra6.3μm标准样块；
2、选择5倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定激光光强为满程的70%，以保证获得真实的图像，不至于图像太暗或太亮而掩盖一些图像细节，使得图像形貌失真。向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP按钮，设定此位置为Z向扫描上限；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM按钮，设定此位置为Z向扫描下限，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH按钮对图像进行平滑处理；
3、点击Noise Reduce of Jagged surface按钮一次，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得标准样块的Rai值为6.32μm；
5、根据步骤4所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，标准样块的标定值Ra值为6.3μm，步骤4测得的Rai值为6.32μm，Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪方式为：点击Noise Reduceof Jagged surface按钮一次；
6、放置机加工带锯切割试样在载物台上；
7、选择步骤2相同5倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、点击Noise Reduce of Jagged surface按钮一次，对步骤7获得的试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9，测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
本实施例经测量，预测试样测量值为Rai=7.32μm，8.63μm，7.55μm。
本实施例中预测试样在HOMMEL WAVE表面测量仪测得的表面粗糙度Rai=6.98μm，7.10μm，6.65μm，与用本发明方法测得的数值相接近，也证实了本发明的可靠性。
实施例4：
本实施例为热浸镀锌板试样的粗糙度测量。具体技术步骤为：
1、放置标准样块在载物台上，标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块，本实施例选择Ra1.6μm标准样块；
2、选择10倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定激光光强为满程的75%，以保证获得真实的图像，不至于图像太暗或太亮而掩盖一些图像细节，使得图像形貌失真，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP按钮，设定此位置为Z向扫描上限；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM按钮，设定此位置为Z向扫描下限，点击3D按钮，自动进行Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH按钮对图像进行平滑处理；
3、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次后再点击Noise Reduce of Convexity按钮一次，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly 测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式得标准样块的Rai值为1.602μm；
5、根据步骤4所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，标准样块的标定值Ra值为1.6μm，步骤4测得的Rai值为1.602μm，Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪方式为：依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce of Jagged surface和NoiseReduce of Flat surface按钮一次后再点击Noise Reduce ofConvexity按钮一次；
6、放置镀锌板预测试样在载物台上；
7、选择同步骤2相同的10倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次后再点击Noise Reduce of Convexity按钮一次，对步骤7获得的试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9，测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
本实施例经测量，预测试样测量值为Rai=1.365μm，1.632μm，1.577μm。
本实施例中预测试样在HOMMEL WAVE表面测量仪测得的表面粗糙度Rai=1.666μm，1.553μm，与用本发明方法测得的数值相接近，也证实了本发明的可靠性。
实施例5：
本实施例为合金化镀锌板试样的粗糙度测量。具体技术步骤为：
1、放置标准样块在载物台上，标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块，本实施例选择Ra1.6μm标准样块；
2、选择50倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定激光光强为满程的80%，以保证获得真实的图像，不至于图像太暗或太亮而掩盖一些图像细节，使得图像形貌失真。向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP按钮，设定此位置为Z向扫描上限；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM按钮，设定此位置为Z向扫描下限，点击3D按钮，自动进行Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH按钮对图像进行平滑处理；
3、依次点击Noise Reduce of Jagged surface和 Noise Reduce of Flat surface按钮一次，对标准样块3D图像进行去噪处理；
4、运用Anly 测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得标准样块的Rai值为1.614μm；
5、根据步骤4所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，标准样块的标定值Ra值为1.6μm，步骤4测得的Rai值为1.614μm，Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤3的去噪方式为：依次点击Noise Reduce of Jagged surface和 Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
6、放置镀锌板预测试样在载物台上；
7、选择同步骤2相同的50倍的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤2相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
8、依次点击Noise Reduce of Jagged surface和 Noise Reduce of Flat surface按钮一次，对步骤7获得的试样3D形貌图像进行去噪处理；
9、运用Anly测量系统中Roughness Analysis中Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
10、移动视场，重复步骤7-9，测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
本实施例经测量，预测试样测量值为Rai=1.564μm，1.776μm，1.798μm。
本实施例中预测试样在HOMMEL WAVE表面测量仪测得的表面粗糙度Rai=1.75μm，1.653μm，与用本发明方法测得的数值相接近，也证实了本发明的可靠性。
Claims (3)
1.一种用激光扫描共聚焦显微镜测量表面粗糙度的方法，其特征在于，工艺步骤为：
（1）放置标准样块在载物台上；
（2）选择相应的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV即“光学照明”状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF即“激光照明”状态，设定激光光强为满程的70-80%，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，上限高于标准样块表面凸点的最高点，点击UP即“最高点”按钮；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，下限低于标准样块表面凹点的最低点，点击BOTTOM即“最低点”按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得标准样块3D形貌图像，点击SMOOTH即“平滑”按钮对图像进行平滑处理；
（3）依次点击和/或逐个点击Noise Reduce of Convexity即“去除凸出的噪点”、Noise Reduce of Jagged surface即“去除锯齿状噪点”和Noise Reduce of Flat surface即“去除平面噪点”按钮，对标准样块3D图像进行去噪处理；
（4）运用Anly即“分析”测量系统中Roughness Analysis即“粗糙度分析”中Plane即“面分析”测量方式测得标准样块的Rai值；
（5）将步骤（4）中所测得的Rai值与标准样块的标定值Ra值进行比较，若Rai与Ra值有效数字相同，记录步骤（3）中的去噪处理方式；若Rai值与Ra值有效数字不同，重复步骤（3）—（4），直至Rai值与Ra值有效数字相同，记录步骤（3）的去噪处理方式；
（6）放置预测试样在载物台上；
（7）选择与步骤（2）相同倍数的物镜，调节粗调聚焦旋钮，在TV状态下观察到表面形貌图像；关闭TV打开CF状态，设定与步骤（2）相同的激光光强，向上滚动鼠标，使图像完全变黑，设置Z向扫描上限，点击UP按钮；向下滚动鼠标，使图像再次完全变黑，设置Z向扫描下限，点击BOTTOM按钮，点击3D按钮，自动Z向分层扫描，获得预测试样的3D形貌图像；
（8）按照步骤（5）确定的标准样块去噪处理方式对步骤（7）获得的预测试样3D形貌图像进行去噪处理；
（9）运用Anly 测量系统中Roughness Analysis 中 Plane测量方式测得预测试样的Rai值；
（10）移动视场，重复步骤（7）—（9）测得多个视场的表面粗糙度实验值Rai，为该预测试样的表面粗糙度。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤（1）所述的标准样块为通过肉眼观察与预测试样表面粗糙度相接近的样块。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤（3）所述的去噪处理方式包括：
（1）依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
（2）单个点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface或 Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
（3）依次点击Noise Reduce of Jagged surface和 Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
（4）依次点击Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce ofJagged surface和Noise Reduce of Flat surface按钮一次后再单个点击Noise Reduce of Convexity、 Noise Reduce ofJagged surface或Noise Reduce of Flat surface按钮一次；
（5）上述各方式点击N次，N≥2；
（6）Noise Reduce of Convexity、Noise Reduce of Jaggedsurface和Noise Reduce of Flat surface按钮的任意组合。
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Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103837101A (zh) * | 2014-01-10 | 2014-06-04 | 西安近代化学研究所 | 一种黑索金颗粒表面粗糙度检测方法 |
| CN106969727A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-07-21 | 淮南联合大学 | 基于变焦技术的物体表面三维粗糙度测量系统及其方法 |
| CN107063113A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-08-18 | 首钢总公司 | 一种分析镀层薄板表面光整深度及三维形貌的方法 |
| CN107398778A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-11-28 | 詹白勺 | 高速铣削刀具磨损视觉在位监测系统和方法 |
| CN107514984A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-26 | 南京航空航天大学 | 一种基于光学显微的三维表面形貌测量方法和系统 |
| CN109884061A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-06-14 | 长春理工大学 | 利用共聚焦激光扫描显微系统测量介质表面粗糙度的方法 |
| CN110440723A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-12 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种异型结构零件内曲面表面粗糙度测量装置及测量方法 |
| CN110514127A (zh) * | 2019-10-08 | 2019-11-29 | 大连理工大学 | 一种基于截面线法的光束方向自动标定方法 |
| CN112434984A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-02 | 上海鼎经自动化科技股份有限公司 | 通过金属切削端面微观几何形状实现标识和识别的方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999008065A1 (en) * | 1997-08-07 | 1999-02-18 | Vlsi Standards, Inc. | Calibration standard for microroughness measuring instruments |
| CN101441068A (zh) * | 2007-11-19 | 2009-05-27 | 韩国轮胎株式会社 | 非接触式路面粗糙度测量装置以及方法 |
| CN101650170B (zh) * | 2009-07-24 | 2012-03-28 | 上海宏力半导体制造有限公司 | 晶圆表面粗糙度检测方法 |
| CN102692184A (zh) * | 2012-02-29 | 2012-09-26 | 首钢总公司 | 一种同时测量腐蚀坑体积、面积、深度的方法 |
-
2012
- 2012-10-16 CN CN201210393629.8A patent/CN102927933B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999008065A1 (en) * | 1997-08-07 | 1999-02-18 | Vlsi Standards, Inc. | Calibration standard for microroughness measuring instruments |
| CN101441068A (zh) * | 2007-11-19 | 2009-05-27 | 韩国轮胎株式会社 | 非接触式路面粗糙度测量装置以及方法 |
| CN101650170B (zh) * | 2009-07-24 | 2012-03-28 | 上海宏力半导体制造有限公司 | 晶圆表面粗糙度检测方法 |
| CN102692184A (zh) * | 2012-02-29 | 2012-09-26 | 首钢总公司 | 一种同时测量腐蚀坑体积、面积、深度的方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孙大乐等: "激光共聚焦显微镜在磨损表面粗糙度激光共聚焦显微镜在磨损表面粗糙度激光共聚焦显微镜在磨损表面粗糙度表征中的应用", 《中国激光》, vol. 35, no. 9, 30 September 2008 (2008-09-30), pages 1409 - 1414 * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103837101A (zh) * | 2014-01-10 | 2014-06-04 | 西安近代化学研究所 | 一种黑索金颗粒表面粗糙度检测方法 |
| CN103837101B (zh) * | 2014-01-10 | 2016-08-17 | 西安近代化学研究所 | 一种黑索金颗粒表面粗糙度检测方法 |
| CN107063113A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-08-18 | 首钢总公司 | 一种分析镀层薄板表面光整深度及三维形貌的方法 |
| CN106969727A (zh) * | 2017-04-18 | 2017-07-21 | 淮南联合大学 | 基于变焦技术的物体表面三维粗糙度测量系统及其方法 |
| CN106969727B (zh) * | 2017-04-18 | 2019-04-23 | 淮南联合大学 | 基于变焦技术的物体表面三维粗糙度测量方法 |
| CN107514984A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-12-26 | 南京航空航天大学 | 一种基于光学显微的三维表面形貌测量方法和系统 |
| CN107398778A (zh) * | 2017-07-31 | 2017-11-28 | 詹白勺 | 高速铣削刀具磨损视觉在位监测系统和方法 |
| CN109884061A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-06-14 | 长春理工大学 | 利用共聚焦激光扫描显微系统测量介质表面粗糙度的方法 |
| CN110440723A (zh) * | 2019-08-05 | 2019-11-12 | 中国工程物理研究院材料研究所 | 一种异型结构零件内曲面表面粗糙度测量装置及测量方法 |
| CN110514127A (zh) * | 2019-10-08 | 2019-11-29 | 大连理工大学 | 一种基于截面线法的光束方向自动标定方法 |
| CN110514127B (zh) * | 2019-10-08 | 2020-06-16 | 大连理工大学 | 一种基于截面线法的光束方向自动标定方法 |
| CN112434984A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-02 | 上海鼎经自动化科技股份有限公司 | 通过金属切削端面微观几何形状实现标识和识别的方法 |
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