CN107103594B - 微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 - Google Patents
微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107103594B CN107103594B CN201710351338.5A CN201710351338A CN107103594B CN 107103594 B CN107103594 B CN 107103594B CN 201710351338 A CN201710351338 A CN 201710351338A CN 107103594 B CN107103594 B CN 107103594B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- grinding wheel
- abrasion
- image
- wear
- micro
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000227 grinding Methods 0.000 title claims abstract description 83
- 229910003460 diamond Inorganic materials 0.000 title claims abstract description 29
- 239000010432 diamond Substances 0.000 title claims abstract description 29
- 239000000843 powder Substances 0.000 title claims abstract description 17
- 238000012512 characterization method Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims abstract description 56
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 18
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 15
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims abstract description 10
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 10
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 5
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 5
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 3
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 claims description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 abstract description 16
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 4
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 description 3
- 238000011065 in-situ storage Methods 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 239000006061 abrasive grain Substances 0.000 description 2
- 238000005520 cutting process Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 2
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 229910001651 emery Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000005461 lubrication Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000003801 milling Methods 0.000 description 1
- 239000002105 nanoparticle Substances 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 238000002161 passivation Methods 0.000 description 1
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 1
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 1
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 description 1
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 1
- 230000003746 surface roughness Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/70—Denoising; Smoothing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10056—Microscopic image
- G06T2207/10061—Microscopic image from scanning electron microscope
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Constituent Portions Of Griding Lathes, Driving, Sensing And Control (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明提供一种微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，包括以下步骤：1)获取砂轮表面不同位置在磨损磨耗情况下的微观形貌；2)获得图像RGB矩阵；3)去除图像中的毛刺噪声；4)采用差分运算进行图像增强；5)提取图像中对应磨耗磨粒的区域；6)对整体图像进行二值化处理；7)获得磨耗磨粒数量及其投影面积数据；8)将磨耗磨粒数量除以微观形貌图像总面积，得到磨耗磨粒分布密度；9)将磨耗磨粒投影面积根据正态分布计算平均磨耗面积。本发明采用非接触式测量，避免接触式测量过程中测针磨损造成的测量误差，提取磨粒磨耗平面数量及投影面积信息，实现对砂轮不同磨损状态进行定量化表征。
Description
技术领域
本发明涉及大口径光学元件超精密加工领域，特别是涉及一种光学元件超精密磨削过程中微粉金刚石砂轮磨粒磨耗的定量化测量与表征方法。
背景技术
高功率激光装置、天文望远镜等大型高精密光学系统中，会使用大量的大口径高精度光学元件，包括平面光学元件、球面光学元件、非球面光学元件等。大口径光学元件的高效率、高精度成形加工方法主要有铣磨成形、超精密磨削成形等，所使用的加工工具为粒径10μm以内的超硬微粉金刚石砂轮。在加工过程中，随着材料去除量的不断累积，砂轮逐渐钝化磨损，砂轮表面的金刚石磨粒磨耗，导致磨粒切削性能下降，磨削力增加，导致机床发生振动、变形，使得最终元件的加工形状精度、表面波纹度、表面粗糙度、亚表面缺陷等指标产生恶化。因此，对砂轮表面金刚石磨粒磨耗的准确测量与磨损状态的定量化表征，是准确获取砂轮当前的加工性能、预估砂轮的使用寿命以及稳定光学元件加工质量的重要保障。
ZL201510287865.5公开了一种砂轮磨损及G比率的测量装置与方法，利用声发射信号在线监测系统，检测砂轮的磨损状态，并且当磨损状态信号超过计算机预设定阈值时，发出报警信号。该装置采用间接的声发射信号，定性地获取砂轮的磨损状态，由于在磨削过程中环境干扰信号的存在，使得测量结果的精确度不足，在微量切削的超精密光学加工领域难以进行推广。
ZL201510533228.3公开了一种非接触式金属基砂轮圆度误差及磨损量在线检测方法及其装置，利用固定电涡流传感器实现对金属基砂轮圆弧误差的精确测量，结合光电码盘对砂轮相位的精确定位，测量磨损前后砂轮同一位置处的半径变化，获得砂轮的磨损量。该装置可以高精度地实现砂轮径向几何尺寸磨损量的测量，但对于微观磨粒的磨耗磨损状态，无法进行定量化检测。
ZL201210490401.0公开了一种纳米粒子射流微量润滑磨削表面粗糙度预测方法及装置，利用与砂轮表面接触的触针、杠杆位移放大、电感式位移传感器，实现对砂轮表面微观形貌的矩阵式测量。该装置能测量出砂轮的表面形貌，但未对砂轮在不同加工状态下的磨损量进行定量化表征，并且对于微粉金刚石砂轮，触针的尖端半径会影响测量结果的准确性，长期使用后触针磨损也会影响测量精度。
目前公开的砂轮磨损测量及评价文件中，多数采用声发射信号、磨削力等物理信号对砂轮的磨损状态进行间接定性化表征，或利用位移传感器、差压传感器等对砂轮的几何尺寸磨损量进行检测。对于光学加工领域的微粉金刚石砂轮，需要对超细金刚石颗粒的磨耗磨损情况进行定量化测量表征，便于对砂轮加工能力的实时评估，但采用激光共聚焦显微镜实现砂轮表面微观形貌的三维检测，设备成本投入大，并且对使用环境需要有较高的洁净度和隔振要求，无法实现砂轮磨耗磨损的在位检测。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法。
本发明解决技术问题所采用的技术方案是：微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，该方法包括以下步骤：
1)使用高倍率显微镜获取砂轮表面不同位置在磨损磨耗情况下的微观形貌；
2)计算机读取砂轮表面微观形貌图像，获得图像RGB矩阵；
3)采用局部求平均值法，对图像RGB矩阵进行低通滤波，去除图像中的毛刺噪声；
4)然后采用差分运算进行图像增强，使图像中金刚石颗粒边缘锐化，便于后续轮廓线提取；
5)设定提取阈值，进行磨耗磨粒边缘检测，提取图像中对应磨耗磨粒的区域；
6)对整体图像进行二值化处理；
7)对二值化图像的独立区域进行提取，获得磨耗磨粒数量及其投影面积数据；
8)将磨耗磨粒数量除以微观形貌图像总面积，得到磨耗磨粒分布密度；
9)将磨耗磨粒投影面积根据正态分布计算磨耗平面面积的数学期望，即为平均磨耗面积。
进一步的，在步骤1)前还有步骤：清洁砂轮表面。
进一步的，步骤1)所述高倍率显微镜最高像素分辨率优于1μm。
进一步的，所述步骤5)的提取阈值为0.6～0.8。
进一步的，通过步骤8)得到的磨耗磨粒分布密度和步骤9)得到的平均磨耗面积，实现砂轮不同磨损状态的定量化表征。
本发明的有益效果是：采用非接触式测量，避免接触式测量过程中测针磨损造成的测量误差；使用结构简单的高倍率显微镜，并且可进行在位检测，硬件成本投入少；测量过程中只需要对砂轮表面进行微观形貌测量，然后对图像进行相应的处理，提取磨粒磨耗平面数量及投影面积信息，即可实现对砂轮不同磨损状态进行定量化表征。本发明实现了光学超精密磨削加工金刚石砂轮不同加工状态下砂轮磨耗磨损状态的定量化准确测量，测量结果可用于表征砂轮当前的磨损状态，并监控当前砂轮的加工性能，指导具体的磨削加工工艺，对光学加工微粉金刚石砂轮磨损状态的监测、磨削性能的评估及光学元件超精密磨削加工质量稳定性控制具有重要意义。
附图说明
图1是本发明实施例的砂轮表面磨粒磨耗形貌图。
图2是本发明实施例的二值化处理后的磨粒磨耗投影区域。
图3是本发明实施例的磨损磨粒分布密度结果。
图4是本发明实施例的磨耗面积结果。
具体实施方式
本发明的微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法包括以下步骤：
1)清洁砂轮表面，使用高倍率显微镜获取砂轮表面不同位置在磨损磨耗情况下的微观形貌，其中，高倍率显微镜最高像素分辨率优于1μm；
2)计算机读取步骤1)得到的砂轮表面微观形貌图像，获得图像RGB矩阵；
3)采用局部求平均值法，对步骤2)得到的图像RGB矩阵进行低通滤波，去除图像中的毛刺噪声；
4)然后采用差分运算进行图像增强，使图像中金刚石颗粒边缘锐化，便于后续轮廓线提取；
5)设定适当的提取阈值0.6～0.8，根据磨耗金刚石颗粒边缘处图像的RGB值具有较大的梯度，进行磨耗磨粒边缘检测，提取图像中对应磨耗磨粒的区域；
6)对整体图像进行二值化处理，即磨耗磨粒区域设定值为1，其余区域设定值为0；
7)对二值化图像的独立区域进行提取，获得磨耗磨粒数量及其投影面积数据；
8)将磨耗磨粒数量除以微观形貌图像总面积(即步骤1获得的微观形貌的面积)，得到磨耗磨粒分布密度；
9)将磨耗磨粒投影面积根据正态分布计算砂轮表面磨耗平面面积的数学期望，即为平均磨耗面积。
通过步骤8)得到的磨耗磨粒分布密度和步骤9)得到的平均磨耗面积，可实现砂轮不同磨损状态的定量化表征。
实施例：
测量与表征对象为1800#树脂结合剂金刚石砂轮，金刚石颗粒粒径为8μm-12μm。将金刚石砂轮安装在超精密磨床主轴上，使用砂轮在位修整器进行精密修形，磨削光学元件。本实施例微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量及表征方法包括一下步骤：
1)将高倍率显微镜安装在机床工作台上，镜筒竖直向上并观测砂轮表面，调节焦距至砂轮微观形貌清晰后，拍摄获取砂轮表面磨损后的微观形貌图像，如图1所示；
2)计算机读取砂轮表面微观形貌图像，获得图像RGB数据矩阵；
3)对图像RGB矩阵进行低通滤波，去除图像中的毛刺噪声，滤波方法为局部求平均值法；
4)然后采用差分运算进行图像增强，使图像中金刚石颗粒边缘锐化，便于后续轮廓线提取；
5)设置提取阈值为0.75，对磨耗磨粒边缘进行检测，提取磨耗区域；
6)对整体图像进行二值化处理，即磨耗磨粒区域设定值为1，其余区域设定值为0，如图2所示；
7)对二值化图像的独立区域进行提取，获得整个图像中的磨耗磨粒数量以及单颗磨粒磨耗的投影面积数据；
本实施例中各磨粒磨耗面积数据为(单位μm2)：
8)统计磨耗磨粒数量为219颗(pts)，除以整个微观形貌图像总面积0.081263mm2，得到磨耗磨粒分布密度为2694.9534pts/mm2，如图3所示；
9)将磨耗磨粒投影面积根据正态分布计算砂轮表面磨耗平面面积的数学期望，即平均磨耗面积为31.1525μm2,如图4所示。
然后通过步骤8)得到的磨耗磨粒分布密度和步骤9)得到的平均磨耗面积，可实现砂轮不同磨损状态的定量化表征。
Claims (5)
1.微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
1)使用高倍率显微镜获取砂轮表面不同位置在磨损磨耗情况下的微观形貌；
2)计算机读取砂轮表面微观形貌图像，获得图像RGB矩阵；
3)采用局部求平均值法，对图像RGB矩阵进行低通滤波，去除图像中的毛刺噪声；
4)然后采用差分运算进行图像增强，使图像中金刚石颗粒边缘锐化，便于后续轮廓线提取；
5)设定提取阈值，进行磨耗磨粒边缘检测，提取图像中对应磨耗磨粒的区域；
6)对整体图像进行二值化处理；
7)对二值化图像的独立区域进行提取，获得磨耗磨粒数量及其投影面积数据；
8)将磨耗磨粒数量除以微观形貌图像总面积，得到磨耗磨粒分布密度；
9)将磨耗磨粒投影面积根据正态分布其数学期望，即为平均磨耗面积。
2.如权利要求1所述的微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，其特征在于，在步骤1)前还有步骤：清洁砂轮表面。
3.如权利要求1所述的微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，其特征在于，步骤1)所述高倍率显微镜最高像素分辨率优于1μm。
4.如权利要求1所述的微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，其特征在于，所述步骤5)的提取阈值为0.6～0.8。
5.如权利要求1所述的微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法，其特征在于，通过步骤8)得到的磨耗磨粒分布密度和步骤9)得到的平均磨耗面积，实现砂轮不同磨损状态的定量化表征。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710351338.5A CN107103594B (zh) | 2017-05-18 | 2017-05-18 | 微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710351338.5A CN107103594B (zh) | 2017-05-18 | 2017-05-18 | 微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107103594A CN107103594A (zh) | 2017-08-29 |
| CN107103594B true CN107103594B (zh) | 2020-04-14 |
Family
ID=59668953
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201710351338.5A Active CN107103594B (zh) | 2017-05-18 | 2017-05-18 | 微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107103594B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107742285B (zh) * | 2017-09-26 | 2020-11-10 | 内江金鸿曲轴有限公司 | 在机砂轮磨削层厚度检测方法 |
| CN108335285B (zh) * | 2018-01-16 | 2021-08-31 | 华侨大学 | 一种基于图像处理的金刚石磨粒磨损率测定方法 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103886579A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-06-25 | 西安交通大学 | 面向在线铁谱图像自动识别的磨粒链自适应分割方法 |
| CN104794502A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-07-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法 |
| CN105631481A (zh) * | 2016-01-07 | 2016-06-01 | 西安交通大学 | 基于遗传编程的铁谱磨粒复合特征构造方法 |
-
2017
- 2017-05-18 CN CN201710351338.5A patent/CN107103594B/zh active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103886579A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-06-25 | 西安交通大学 | 面向在线铁谱图像自动识别的磨粒链自适应分割方法 |
| CN104794502A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-07-22 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于图像处理和模式识别技术的稻瘟病孢子显微图像识别方法 |
| CN105631481A (zh) * | 2016-01-07 | 2016-06-01 | 西安交通大学 | 基于遗传编程的铁谱磨粒复合特征构造方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 应用数字图像识别法检测金刚石磨粒的形状与粒度;张秀芳 等;《金刚石与磨料磨具工程》;20070131(第157期);47-49 * |
| 曲面点磨削过程中砂轮状态的CCD动态监控系统研究;张永宏 等;《兵工学报》;20050331;第26卷(第2期);201-204 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107103594A (zh) | 2017-08-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109623655B (zh) | 一种砂轮工作状态在位监测系统及方法 | |
| CN107103594B (zh) | 微粉金刚石砂轮磨粒磨耗定量化测量表征方法 | |
| CN107457616A (zh) | 一种基于纳米镍粉的金刚石晶体表面机械化学抛光方法 | |
| CN109015125B (zh) | 一种基于脆性去除比例系数及面粗糙度的硬脆材料延性域磨削判定方法 | |
| Ismail et al. | Characterization of geometrical properties of electroplated diamond tools and estimation of its grinding performance | |
| CN104969292A (zh) | 磁盘用基板的制造方法及在磁盘用基板的制造中使用的研磨垫 | |
| CN113409229A (zh) | 一种大磨粒超硬磨料砂轮磨粒等高性评价方法 | |
| Liu et al. | Evaluation of grinding wheel loading phenomena by using acoustic emission signals | |
| Transchel et al. | Influence of the clearance angle on the cutting efficiency of blunt, octahedral-shaped diamonds in an active filler alloy | |
| Atli et al. | A computer vision-based fast approach to drilling tool condition monitoring | |
| McDonald et al. | Design and validation of a grinding wheel optical scanner system to repeatedly measure and characterize wheel surface topography | |
| Zhao et al. | In-situ and in-process monitoring of optical glass grinding process based on image processing technique | |
| Shahabi et al. | On-line monitoring of tool wear in turning operation in the presence of tool misalignment | |
| CN109702648B (zh) | 一种砂轮负载现象在位监测系统及方法 | |
| Madison et al. | Acquisition of real-time operation analytics for an automated serial sectioning system | |
| Ancio et al. | Factors influencing the generation of a machined surface. Application to turned pieces | |
| Otieno et al. | Cutting forces and acoustic emission in the diamond turning of rapidly-solidified aluminium | |
| Karasawa et al. | Analysis of chip shape distribution using image processing technology to estimate wearing condition of gear grinding wheel | |
| Chen et al. | A new strategy for measuring the grain height uniformity of a grinding wheel | |
| CN105548003B (zh) | 金刚石刀具预修有色金属试件的磨粒划擦快停测试方法 | |
| CN105716977B (zh) | 一种互为基准法预修硬脆材料摩擦副的高速摩擦测试方法 | |
| CN111469048B (zh) | 一种抛光垫微观接触状态的测量装置及其使用方法 | |
| Azarhoushang et al. | In-process grinding wheel wear evaluation using digital image processing | |
| CN105606531B (zh) | Cbn刀具预修黑色金属试件的磨粒划擦快停测试方法 | |
| Wu et al. | An in situ method to evaluate the waviness of rounded cutting edge of diamond tool |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |