CN112801973A - 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法 - Google Patents

一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112801973A
CN112801973A CN202110110846.0A CN202110110846A CN112801973A CN 112801973 A CN112801973 A CN 112801973A CN 202110110846 A CN202110110846 A CN 202110110846A CN 112801973 A CN112801973 A CN 112801973A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wire saw
diamond wire
image
formula
abrasive particles
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.)
Granted
Application number
CN202110110846.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112801973B (zh
Inventor
毕文波
赵玉康
葛培琪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shandong University
Original Assignee
Shandong University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shandong University filed Critical Shandong University
Priority to CN202110110846.0A priority Critical patent/CN112801973B/zh
Publication of CN112801973A publication Critical patent/CN112801973A/zh
Priority to LU500194A priority patent/LU500194B1/en
Application granted granted Critical
Publication of CN112801973B publication Critical patent/CN112801973B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11—Region-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/66—Analysis of geometric attributes of image moments or centre of gravity
    • 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
    • G06T2207/10004—Still image; Photographic image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Polishing Bodies And Polishing Tools (AREA)
  • Finish Polishing, Edge Sharpening, And Grinding By Specific Grinding Devices (AREA)
  • Mechanical Treatment Of Semiconductor (AREA)

Abstract

本发明提出了一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法，涉及金刚石线锯表面质量检测与评价领域。本方法基于已有的金刚石线锯表面展开图像，利用高斯滤波、伽马变换对其进行预处理，通过全局自适应二值化、连通域查找等方法得到磨粒在图像中的重心位置，并以此为种子点对图像进行Voronoi细分，得到Voronoi图，进一步对Voronoi图中每个小区域的面积进行修正，并以此为基础提出了金刚石线锯表面磨粒分布均匀性表征方法。本方法针对金刚石线锯表面磨粒的分布均匀性提出了评价参数，实现了对其均匀性的定量评价，完善了金刚石线锯表面质量评价体系，对金刚石线锯的生产和应用均具有指导价值。

Description

一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法
技术领域
本发明提出了一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法，涉及金刚石线锯表面质量检测与评价领域。
背景技术
金刚石线锯具有加工效率高、切缝小的优点，广泛应用于单晶硅、蓝宝石、单晶碳化硅、陶瓷等硬脆性材料的切片加工领域。目前，对金刚石线锯表面质量进行评价的指标主要有：直径、拉断力、单位长度的出刃磨粒数量、磨粒出刃高度。除了这些参数之外，金刚石线锯表面的磨粒分布均匀性也会对其切片加工效率、加工质量产生重要影响，但是目前还没有能够对其进行定量评价的参数和方法。
本发明基于金刚石线锯表面图像的柱面展开图，通过高斯滤波、伽马变换对图像进行预处理，利用全局自适应二值化和连通域查找，得到磨粒在图像中的重心位置，以磨粒在图像中的重心位置为种子点，通过Voronoi细分，得到Voronoi图。对Voronoi图中每个小区域的面积进行修正，并以此为基础提出了金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价参数。本方法可以实现对金刚石线锯表面磨粒的分布均匀性进行定量评价，对完善金刚石线锯表面质量评价体系，增强其表面质量评价的有效性具有重要价值。
发明内容
为了解决金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价问题，本方法提供了一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法。该方法适用于不同直径、不同磨粒密度的金刚石线锯，能够对其表面磨粒分布均匀性进行统一定量表征，从而可以解决金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价问题，进一步的，本方法也可以适用于其他需要对磨粒分布均匀性进行评价的领域，如砂轮表面磨粒分布均匀性评价等。本发明的技术方案如下：
一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法，，步骤为：
步骤(1)通过高斯滤波，伽马变换等方法对金刚石线锯表面展开图像进行预处理；
步骤(2)利用全局自适应二值化对金刚石线锯表面展开图像进行二值化分割，将其转换为二值图像；
步骤(3)通过连通域查找得到金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置；
步骤(4)以金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置为种子点，利用Voronoi细分，生成Voronoi图，利用Voronoi图得到磨粒分布均匀性表征参数；
进一步的，所述步骤(4)包括以下步骤：
步骤(4.1)由式(1)计算出外径为d0的金刚石线锯在图像中的面积，并将其作为标准面积S0；
Figure BDA0002919279380000021
式中，d0表示金刚石线锯基体直径，km表示相机的放大倍率，vp表示像素在垂直方向上的尺寸，Nh表示相机的水平分辨率，S0表示基体直径为d0的金刚石线锯表面展开图像面积(单位为像素)；
步骤(4.2)由式(2)计算出待评价金刚石线锯的表面展开图像面积(单位为像素)；
Figure BDA0002919279380000022
式中，si表示Voronoi图中第i个小区域的面积，n表示Voronoi图中小区域的数量；
步骤(4.3)利用式(3)对Voronoi图中每个小区域的面积si进行修正；
Figure BDA0002919279380000023
式中，
Figure BDA0002919279380000024
表示对Voronoi图中第i个小区域的面积进行修正后的值；
步骤(4.4)对Voronoi图中的小区域面积进行修正后，利用式(4)计算其平均值；
Figure BDA0002919279380000025
式中，
Figure BDA0002919279380000026
表示
Figure BDA0002919279380000027
的平均值；
步骤(4.5)如式(5)所示，将
Figure BDA0002919279380000028
与
Figure BDA0002919279380000029
作差后的平方和累加，然后将该累加值与Voronoi图中的小区域数量n作商后开方，得到均匀性表征参数
Figure BDA00029192793800000210
Figure BDA00029192793800000211
式中，
Figure BDA00029192793800000212
表示金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价参数；
本方法提出了金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价参数，适用于不同直径、不同磨粒密度的金刚石线锯，能够对其磨粒分布均匀性进行统一定量表征，从而可以提高金刚石线锯表面质量检测结果的有效性。在金刚石线锯机器视觉在线检测领域具有广泛的推广应用前景。
附图说明
图1为金刚石线锯表面展开图；
图2为金刚石线锯表面预处理图；
图3为金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置分布图；
图4为基于金刚石线锯表面磨粒重心位置得到的Voronoi图。
具体实施方式
下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。
下面结合实例对本发明进行详细说明：
一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法，即基于金刚石线锯表面展开图像的磨粒分布均匀性表征方法，具体实施步骤如下：
步骤(1)通过高斯滤波，伽马变换等方法对如图1所示的金刚石线锯表面展开图像进行预处理，结果如图2所示；
步骤(2)利用全局自适应二值化对金刚石线锯表面展开图像进行二值化分割，将其转换为二值图像；
步骤(3)通过连通域查找得到金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置，结果如图3所示；
步骤(4)以金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置为种子点，利用Voronoi细分，生成Voronoi图，利用Voronoi图得到磨粒均匀性表征指标，结果如图4所示；
步骤(4.1)由式(1)计算出外径为d0的金刚石线锯在图像中的面积，并将其作为标准面积S0；
Figure BDA0002919279380000031
式中，d0表示金刚石线锯基体直径，km表示相机的放大倍率，vp表示像素在垂直方向上的尺寸，Nh表示相机的水平分辨率，S0表示基体直径为d0的金刚石线锯表面展开图像面积(单位为像素)；
步骤(4.2)由式(2)计算出待评价金刚石线锯的表面展开图像面积(单位为像素)；
Figure BDA0002919279380000032
式中，si表示Voronoi图中第i个小区域的面积，n表示Voronoi图中小区域的数量；
步骤(4.3)利用式(3)对Voronoi图中每个小区域的面积si进行修正；
Figure BDA0002919279380000041
式中，
Figure BDA0002919279380000042
表示对Voronoi图中第i个小区域的面积进行修正后的值；
步骤(4.4)对Voronoi图中的小区域面积进行修正后，利用式(4)计算其平均值；
Figure BDA0002919279380000043
式中，
Figure BDA0002919279380000044
表示
Figure BDA0002919279380000045
的平均值；
步骤(4.5)如式(5)所示，将
Figure BDA0002919279380000046
与
Figure BDA0002919279380000047
作差后的平方和累加，然后将该累加值与Voronoi图中的小区域数量n作商后开方，得到均匀性评价参数
Figure BDA0002919279380000048
Figure BDA0002919279380000049
式中，
Figure BDA00029192793800000410
表示金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价参数；
实验例：以某品牌的线径为160μm的金刚石线锯为例，基于金刚石线锯表面展开图像得到的Voronoi图如图4所示。

Claims (2)

1.一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)通过高斯滤波，伽马变换等方法对金刚石线锯表面展开图像进行预处理；
步骤(2)利用全局自适应二值化对金刚石线锯表面展开图像进行二值化分割，将其转换为二值图像；
步骤(3)通过连通域查找得到金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置；
步骤(4)以金刚石线锯表面磨粒在图像中的重心位置为种子点，利用Voronoi细分，生成Voronoi图，通过Voronoi图得到磨粒均匀性表征参数。
2.根据权利要求1所述的金刚石线锯表面磨粒分布均匀性表征方法，其特征在于，所述步骤(4)包括以下步骤：
步骤(4.1)由式(1)计算出外径为d0的金刚石线锯在图像中的面积，并将其作为标准面积S0；
Figure FDA0002919279370000011
式中，d0表示金刚石线锯基体直径，km表示相机的放大倍率，vp表示像素在垂直方向上的尺寸，Nh表示相机的水平分辨率，S0表示基体直径为d0的金刚石线锯表面展开图像面积(单位为像素)；
步骤(4.2)由式(2)计算出待评价金刚石线锯的展开图像面积(单位为像素)；
Figure FDA0002919279370000012
式中，si表示Voronoi图中第i个小区域的面积，n表示Voronoi图中小区域的数量；
步骤(4.3)利用式(3)对Voronoi图中每个小区域的面积si进行修正；
Figure FDA0002919279370000013
式中，
Figure FDA0002919279370000014
表示对Voronoi图中第i个小区域的面积进行修正后的值；
步骤(4.4)对Voronoi图中的小区域面积进行修正后，利用式(4)计算其平均值；
Figure FDA0002919279370000015
式中，
Figure FDA0002919279370000016
表示
Figure FDA0002919279370000017
的平均值；
步骤(4.5)如式(5)所示，将
Figure FDA0002919279370000018
与
Figure FDA0002919279370000019
作差后的平方和累加，然后将该累加值与Voronoi图中的小区域数量n作商后开方，得到均匀性表征参数
Figure FDA0002919279370000021
Figure FDA0002919279370000022
式中，
Figure FDA0002919279370000023
表示金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价参数。
CN202110110846.0A 2021-01-27 2021-01-27 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法 Active CN112801973B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110110846.0A CN112801973B (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法
LU500194A LU500194B1 (en) 2021-01-27 2021-05-24 Evaluation method of distribution uniformity of abrasive particles on surface of diamond wire saw

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110110846.0A CN112801973B (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112801973A true CN112801973A (zh) 2021-05-14
CN112801973B CN112801973B (zh) 2022-06-14

Family

ID=75812053

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110110846.0A Active CN112801973B (zh) 2021-01-27 2021-01-27 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN112801973B (zh)
LU (1) LU500194B1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409229A (zh) * 2021-08-20 2021-09-17 南京航空航天大学 一种大磨粒超硬磨料砂轮磨粒等高性评价方法
CN116402810A (zh) * 2023-06-05 2023-07-07 山东天力润滑油有限公司 基于图像处理的润滑油抗磨粒质量检测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1590056A (zh) * 2003-09-02 2005-03-09 日本则武超精密磨料磨具有限公司 线状锯
US20130112005A1 (en) * 2010-06-18 2013-05-09 Reinhold Bethke Apparatus and method for testing the adhesive strength of a coating on a substrate
CN104412316A (zh) * 2012-07-06 2015-03-11 巴斯夫欧洲公司 包含非离子性表面活性剂及含有至少一个酸基团的芳族化合物的化学机械抛光(cmp)组合物
CN107121440A (zh) * 2017-04-20 2017-09-01 阜阳师范学院 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法
CN107966388A (zh) * 2017-11-27 2018-04-27 郑州磨料磨具磨削研究所有限公司 一种随动式单层砂轮磨粒分布特性检测方法及其装置
CN110385653A (zh) * 2015-05-08 2019-10-29 磨卡公司 砂盘磨削制品
US10763000B1 (en) * 2017-05-03 2020-09-01 National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc Stable nanocrystalline metal alloy coatings with ultra-low wear

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1590056A (zh) * 2003-09-02 2005-03-09 日本则武超精密磨料磨具有限公司 线状锯
US20130112005A1 (en) * 2010-06-18 2013-05-09 Reinhold Bethke Apparatus and method for testing the adhesive strength of a coating on a substrate
CN104412316A (zh) * 2012-07-06 2015-03-11 巴斯夫欧洲公司 包含非离子性表面活性剂及含有至少一个酸基团的芳族化合物的化学机械抛光(cmp)组合物
CN110385653A (zh) * 2015-05-08 2019-10-29 磨卡公司 砂盘磨削制品
CN107121440A (zh) * 2017-04-20 2017-09-01 阜阳师范学院 一种沥青路面集料分布均匀性检测与评价方法
US10763000B1 (en) * 2017-05-03 2020-09-01 National Technology & Engineering Solutions Of Sandia, Llc Stable nanocrystalline metal alloy coatings with ultra-low wear
CN107966388A (zh) * 2017-11-27 2018-04-27 郑州磨料磨具磨削研究所有限公司 一种随动式单层砂轮磨粒分布特性检测方法及其装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LEI GUO ET AL.: "An Experimental Study on the Abrasive Machining Process of Electronic Substrate Material With A Novel Ultraviolet-Curable Resin Bond Diamond Lapping Plate", 《IEEE ACCESS》 *
苏玲玲等: "金刚石磨具表面磨粒分布形态的定量评价", 《中国机械工程》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113409229A (zh) * 2021-08-20 2021-09-17 南京航空航天大学 一种大磨粒超硬磨料砂轮磨粒等高性评价方法
CN113409229B (zh) * 2021-08-20 2022-04-08 南京航空航天大学 一种大磨粒超硬磨料砂轮磨粒等高性评价方法
CN116402810A (zh) * 2023-06-05 2023-07-07 山东天力润滑油有限公司 基于图像处理的润滑油抗磨粒质量检测方法
CN116402810B (zh) * 2023-06-05 2023-08-04 山东天力润滑油有限公司 基于图像处理的润滑油抗磨粒质量检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
LU500194B1 (en) 2021-11-24
CN112801973B (zh) 2022-06-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112801973B (zh) 一种金刚石线锯表面磨粒分布均匀性评价方法
CN113409229B (zh) 一种大磨粒超硬磨料砂轮磨粒等高性评价方法
CN107767361A (zh) 一种金刚砂线颗粒计数方法、存储设备及终端设备
CN110706153B (zh) 一种基于原始点云数据的隧道断面快速提取方法
CN103149130B (zh) 砾岩岩心颗粒结构中粒度的分析方法
CN115311280B (zh) 一种碳化硅材质晶圆的缺陷检测方法
CN110910411A (zh) 一种具有尺寸自适应的页岩裂缝自动提取方法
Zhao et al. An on-line inspection method for abrasive distribution uniformity of electroplated diamond wire saw
CN110987993A (zh) 一种原位有机质定量统计分析方法
CN104155390A (zh) 半导体元件微量元素检测样品的制备方法及检测方法
CN107014539B (zh) 一种多相复合涂层残余应力检测方法
Hong et al. Measurement of particle size based on digital imaging technique
CN107292924A (zh) 一种对激光加工形成的激光槽的特征自动识别方法
Ahamad et al. Digital analysis of geo-referenced concrete Scanning Electron Microscope (SEM) images
JP2020507161A (ja) 切削工具エッジの特性化
CN111189399B (zh) 一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法
Pan et al. Extraction of diamond grain topography from diamond tool surface using 3D surface measurement coupled with image analysis
Zhang et al. Case study of surface micro-waves in ultra-precision raster fly cutting
Zheng et al. Machine vision-based transverse vibration measurement of diamond wire
Lin et al. Study on the segmentation of abrasive grains in diamond tools
Fan et al. A survey on solar image segmentation techniques
Zhou et al. In-situ detection and evaluation of wear state of micro-powder diamond wheel in optics grinding
Gu et al. An error compensation method for single point oblique axis grinding considering the grinding wheel wear
CN115420909A (zh) 用于扫描电镜的岩石样品制备方法及系统
Zuo et al. A novel image segmentation method of pavement surface cracks based on fractal theory

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
CP02 Change in the address of a patent holder
CP02 Change in the address of a patent holder

Address after: 250061, No. ten, No. 17923, Lixia District, Ji'nan City, Shandong Province

Patentee after: SHANDONG University

Address before: School of civil engineering and water conservancy, Qianfo Mountain Campus, Shandong University, 17922 Jingshi Road, Lixia District, Jinan City, Shandong Province, 250061

Patentee before: SHANDONG University