CN113316704A - 用于评估表面粗糙度的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法。该装置包括具有用于测量沿物体的表面轮廓的多个位置的测量范围的共焦传感器、以及用于致动共焦传感器的致动机构。该方法包括：沿第一轴使共焦传感器移位至当前位置；沿与第一轴成法向的第二轴调整共焦传感器，使得当前位置在测量范围内；以及测量当前位置处的一组局部参数。该方法进一步包括基于多个位置处的局部参数计算一组表面粗糙度参数，该表面粗糙度参数用于对物体的表面粗糙度的所述评估。共焦传感器是基于一个或多个先前位置处的局部参数来针对当前位置进行调整的。
Description
技术领域
本公开一般涉及评估表面粗糙度。更具体地，本公开描述了用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法的各种实施例。
背景
表面粗糙度是表征物体表面以供对制造物体的制造过程进行后续质量检查和评估的关键因素之一。表面粗糙度是通过测量表面形貌来评估的，并且一种测量表面形貌的常用仪器是物理触笔，诸如Taylor Hobson PGI触笔轮廓仪。以栅格(raster)运动跨表面拖动触笔以捕捉表面高度偏差，但触笔是易损坏的，且测量速度相对较低(约1mm/s)以减少触笔跳跃的趋势。诸如相干扫描干涉仪和共焦显微镜等光学轮廓仪能够提供非接触式表面测量解决方案，但狭窄的视野限制了它们的扫描范围。
Fu、Shaowei等人(用于基于激光共焦显微镜的原位表面表征的非接触式测量系统)公开了一种共焦显微镜系统，该系统使用沿试样表面移动的激光共焦传感器以测量试样的表面轮廓。虽然测量结果显示与实际表面粗糙度的良好相关性，但试样具有基本平坦的表面，并且共焦显微镜系统被评估为仅适用于平坦表面。共焦显微镜系统不适用于评估非平坦表面或自由形态物体(诸如翼面)或表面轮廓未知的物体的表面粗糙度。
因此，为了解决或减轻上述问题和/或缺点中的至少一者，需要提供一种用于评估物体的表面粗糙度的改进的装置和方法。
概述
根据本公开的一方面，存在一种用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法。该装置包括具有用于测量沿物体的表面轮廓的多个位置的测量范围的共焦传感器、用于致动共焦传感器的致动机构；以及包括控制模块的计算设备。控制模块被配置用于控制共焦传感器和致动机构以执行用于评估物体的表面粗糙度的方法。该方法包括：沿第一轴使共焦传感器移位至当前位置；沿与第一轴成法向的第二轴调整共焦传感器，使得当前位置在测量范围内；以及测量当前位置处的一组局部参数。该计算设备进一步包括计算模块，该计算模块被配置用于基于该多个位置处的局部参数计算一组表面粗糙度参数，该表面粗糙度参数用于对物体的表面粗糙度的所述评估。共焦传感器是基于一个或多个先前位置处的局部参数来针对当前位置进行调整的。
共焦传感器是基于一个或多个先前位置处的局部参数来针对当前位置沿第二轴进行调整的。同样，当前位置处的局部参数可用于针对下一位置沿第二轴调整共焦传感器。优点在于，依赖于当前位置处的局部参数，可更早地确定针对下一位置对共焦传感器的调整，并且可更快地针对下一位置调整共焦传感器以处于测量范围内。因此，这提高了追踪和测量表面轮廓以进行表面粗糙度评估的效率。
因此，本文公开了根据本公开的用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法。本公开的各种特征、方面和优点将从以下仅作为非限制性示例的本公开的实施例的详细描述连同附图变得更加明显。
附图描述
图1A是根据本公开的各实施例的用于评估物体的表面粗糙度的装置的图示。
图1B是根据本公开的各实施例的装置的共焦传感器的图示。
图2是根据本公开的各实施例的用于评估物体的表面粗糙度的方法的流程图。
图3A是根据本公开的第一实施例的用于评估物体的表面粗糙度的共焦传感器的图示。
图3B是根据本公开的第一实施例的用于评估物体的表面粗糙度的方法的流程图。
图3C是根据本公开的第一实施例测量用于评估物体的表面粗糙度的数个局部轮廓部分的图示。
图4A是根据本公开的第二实施例的用于评估物体的表面粗糙度的方法的流程图。
图4B是根据本公开的第二实施例测量非平坦表面的图示。
图5是具有自由形态表面的物体的图示。
图6A是根据本公开的各实施例的表示由该装置测量的表面轮廓的曲线图的图示。
图6B是表示由传统触笔测量的表面轮廓的曲线图的图示。
图7A是表示根据本公开的各实施例的由该装置测量并且在移除表面形态之后的表面轮廓的曲线图的图示。
图7B是表示由传统触笔测量并且在移除表面形态之后的表面轮廓的曲线图的图示。
图8解说了比较由该装置和传统触笔计算的表面粗糙度参数的表格。
详细描述
在本公开中，对给定元素的描绘或对特定附图中的特定元素编号的考虑或使用或在对应描述材料中对其的引用可包括在另一附图或与之相关联的描述性材料中标识的相同、等效或类似元素或元素编号。除非另有说明，否则本文、附图中或相关联文本中“/”的使用被理解为意指“和/或”。本文中对特定数值或值范围的叙述应理解为包括或为对近似数值或值范围的叙述。
为了简洁和清楚的目的，根据附图，本公开的各实施例的描述针对用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法。尽管将结合本文提供的各实施例描述本公开的各方面，但是应当理解，它们并不旨在将本公开限制于这些实施例。相反，本公开旨在涵盖本文描述的各实施例的替代物、修改物和等效物，其被包括在由所附权利要求限定的本公开的范围内。此外，在以下详细描述中，阐述了具体细节以提供对本公开的透彻理解。然而，本领域普通技术人员(即，技术人员)将认识到，可以在没有具体细节和/或具有由特定实施例的各方面的组合产生的多个细节的情况下实践本公开。在数个实例中，未详细描述已知的系统、方法、规程和组件，以免不必要地使本公开的各实施例的各方面模糊。
在参考图1A的本公开的代表性或示例性实施例中，存在用于评估物体102的表面粗糙度的装置100。装置100包括共焦传感器104和致动机构106。致动机构106被配置用于沿着第一轴(X轴)和与第一轴成法向的第二轴(Z轴)致动共焦传感器104。任选地，致动机构106被进一步配置用于沿着与第一轴和第二轴成法向的第三轴(Y轴)致动共焦传感器104。第一轴(X轴)、第二轴(Z轴)和第三轴(Y轴)表示致动机构106的笛卡尔轴，并且也可分别被称为纵向轴、方位轴和横向轴。在一个实施例中，致动机构106具有用于在相应轴上使共焦传感器104移位的致动器，并且每个致动器可具有最大致动范围(例如，12.7mm)和最小增量运动(例如，30nm)。致动机构106能配置为设置各种参数以实现期望的运动，所述参数包括诸如速度、加速度、和PID(比例-积分-微分)控制参数等参数。
在许多实施例中，共焦传感器104是单点激光共焦传感器，诸如Keyence LT-9010M。共焦传感器104使用波长为655nm的红色半导体激光器。激光束光斑直径为2μm，并且共焦传感器104的竖直分辨率为0.1μm。共焦传感器104被定位在距物体102的表面一定测量距离处并且能够在测量范围内测量物体102的表面。在一些实施例中，共焦传感器104与物体102的表面之间的测量距离为6mm。在此测量距离处，测量范围为0.6mm，即，测量在相对于表面的±0.3mm内。更具体地，在0.6mm的该测量范围处，共焦传感器104能够测量距表面平均线±0.3mm的表面高度偏差。
图1B示出了共焦传感器104的工作原理。通过使用音叉(tuning fork)对物镜进行竖直扫描，检测器在物体102的目标表面位于焦距处时接收最高光强度。如本文所使用，术语“竖直”应意指沿着第二轴(Z轴)并且不一定与真正的竖直对齐。音叉的内部传感器通过测量音叉的位置来确定目标高度，由此获得对目标表面处的表面轮廓高度偏差的测量。
装置100进一步包括具有处理器和各种组件/模块(包括控制模块和计算模块)的计算机设备。控制模块被配置用于控制共焦传感器104和致动机构106以执行用于评估物体102的表面粗糙度的方法200的各种操作/步骤。
如本文中所使用的，术语组件和模块通常旨在指代计算机相关实体，要么是硬件、硬件和软件的组合、软件、要么是执行中的软件。例如，组件或模块可以是但不限于在处理器上运行的进程、处理器、对象、可执行文件、执行的线程、程序、和/或计算机。附加地，处理器和模块被配置用于执行方法200的各种操作/步骤并且被配置为处理器的一部分。每个模块包括用于执行方法200的各种操作/步骤的合适的逻辑/算法。此类操作/步骤响应于由处理器操作或执行的非瞬态指令而被执行。
参考图2，方法200广泛地包括使用共焦传感器104测量沿着物体102的表面轮廓的多个位置的操作210。在操作210中，共焦传感器104追踪表面轮廓以获得用于评估所追踪的表面轮廓的表面粗糙度的测量值。表面轮廓可以是物体102的表面上的线性分段(例如，直线)、曲线分段(例如，曲线)、或线性分段和曲线分段的组合。
操作210包括通过致动机构106使共焦传感器104沿第一轴移位至当前位置的步骤212。在每个位置处，共焦传感器104被定位在相对于该位置的测量距离处，即，共焦传感器104与该位置隔开测量距离。在一些实施例中，共焦传感器104被定位在该位置上方6mm的测量距离处。
操作210进一步包括通过致动机构106沿第二轴调整共焦传感器104以使得当前位置在共焦传感器104的测量范围内的步骤214。步骤214可在步骤212中的所述移位之前、期间或之后执行。具体地，共焦传感器104沿着第二轴移动以将当前位置定位在测量范围内，该测量范围例如为6mm的测量距离处的0.6mm。
操作210进一步包括测量当前位置处的一组局部参数的步骤216。控制模块被配置为分析来自共焦传感器104的实时读数以确保在局部参数被测量之前当前位置在测量范围内。局部参数可包括但不限于以下各项中的一者或多者：根据致动机构106的笛卡尔轴的X、Y和Z值或坐标。
附加地，在步骤214中基于一个或多个先前位置处的局部参数针对当前位置调整共焦传感器104。基于先前局部参数对共焦传感器104的调整仅沿着第二轴，即如以上步骤214中所描述。
方法200进一步包括由计算模块根据多个位置处的局部参数计算一组表面粗糙度参数的操作220。来自沿表面轮廓的所有多个位置的所测量的各组局部参数被整理以计算用于评估物体102的表面粗糙度的表面粗糙度参数。表面粗糙度参数符合ISO 4287标准，并且可包括但不限于距平均线的表面轮廓高度偏差的算术平均值和均方根平均值。
在一些实施例中，控制模块被进一步配置用于控制共焦传感器104和致动机构106执行方法200的附加步骤以测量物体102的一个或多个其他表面轮廓。具体地，该方法包括在对沿表面轮廓的各位置的所述测量之后使共焦传感器104沿第三轴朝向物体102的另一表面轮廓移位的步骤。该方法进一步包括根据在沿该另一表面轮廓的各位置处测量的局部参数计算另一组表面粗糙度参数的步骤。为简洁起见，将容易理解用于追踪和测量第一表面轮廓的局部参数的方法200的各个步骤类似或近似地应用于第二及后续表面轮廓。
相应地，在本公开的各种实施例中，装置100能够执行方法200以通过追踪和测量物体102的表面上的表面轮廓来评估物体102的表面粗糙度。共焦传感器104能由致动机构106沿第一轴(X轴)、第二轴(Z轴)和可任选的第三轴(Y轴)移位。共焦传感器104沿表面轮廓的每个位置处执行局部扫描或测量。致动机构106使共焦传感器104沿第一轴移位至沿表面轮廓的各位置，并且还沿第二轴调整共焦传感器104以使得每个位置都在测量范围内。
沿着至少两个垂直轴致动共焦传感器104允许共焦传感器104追踪表面轮廓并测量沿着表面轮廓的相异位置，并调整共焦传感器104以使得每个位置都在测量范围内，由此改进在每个位置处测量的局部参数的准确度。附加地，沿着第二轴调整共焦传感器104有利地使共焦传感器104能够追踪和测量自由形态表面以及具有大表面高度偏差的表面的表面轮廓。装置100因而解决了仅适用于平坦表面的传统共焦显微镜系统的测量范围限制，并且可用于评估非平坦表面/物体(诸如翼面)的表面粗糙度。
如上面所描述，基于一个或多个先前位置处的局部参数针对当前位置沿第二轴调整共焦传感器104。以类似或近似的方式，当前位置处的局部参数可用于针对下一位置调整共焦传感器104，即，至少基于当前局部参数来计算针对下一位置对共焦传感器104的调整。下一位置是沿着相同表面轮廓紧随当前位置之后的位置。通过依赖当前位置处的局部参数，可更早地确定针对下一位置对共焦传感器104的调整，诸如在使共焦传感器104移位至下一位置之前，并且共焦传感器104可被更快地调整以使得下一位置在测量范围内。这有利地避免了不得不持续地测量共焦传感器104相对于位置的定位，这需要更多时间和计算机处理能力。至少基于当前局部参数计算针对下一位置的调整因而提高了追踪和测量表面轮廓以进行表面粗糙度评估的效率。
在一些实施例中，共焦传感器104沿第三轴被移位以追踪和测量物体102的其他表面轮廓。表面轮廓可被组合在一起以共同构建物体102的整体表面区域。可计算符合ISO25178-2标准的各种三维区域或表面纹理参数。
第一示例性实施例
在本公开的各第一实施例中，沿着物体102的表面轮廓的每个位置包括表面轮廓的局部部分并且共焦传感器104被配置用于扫描局部轮廓部分。参考图3A，共焦传感器104包括振荡致动器108，以用于使共焦传感器104沿其局部轴振荡以扫描相应局部轮廓部分，该局部轴对应于第一轴。在一个实施例中，振荡致动器108的振荡频率为1.5kHz。每个局部轮廓部分的扫描在预定义的振荡次数或预定义的持续时间(诸如400ms)之后完成。每个局部轮廓部分具有相同的局部扫描长度L并且毗邻的局部轮廓部分彼此交叠。仅作为非限制性示例，局部扫描长度L的范围可以从0.1mm到1.1mm，并且毗邻的局部轮廓部分处的交叠范围可以从10％到30％。在一个实施例中，局部扫描长度L为1.1mm，并且毗邻的局部轮廓部分处的交叠为20％，即，交叠长度为0.2L，这相当于0.22mm。将领会，各种局部轮廓部分可具有不同的局部扫描长度。
每个局部轮廓部分处的局部参数(诸如X、Y和Z值或坐标)由计算机设备的计算模块实时地测量和计算。随后使用数据拼接算法将沿表面轮廓的局部轮廓部分组合在一起，以共同计算局部参数并基于所测量的表面轮廓来评估表面粗糙度。在局部轮廓部分的经组合的局部扫描长度达到预定义的总扫描长度之后、在预定义的持续时间之后、或当致动机构106沿第一轴达到其最大致动范围时，完成所有局部轮廓部分处的测量。第一实施例的装置100因而被配置为执行基于在各个局部轮廓部分处测量的局部参数来评估物体102的表面粗糙度的方法300。方法300也可被称为分段扫描。
参考图3B，在方法300的步骤302中，致动机构106将共焦传感器104定位在起始(home)位置或初始位置，其表示物体102的表面轮廓上的起始局部轮廓部分。在步骤304中，致动机构106使共焦传感器104沿第二轴移位，使得起始局部轮廓部分处于测量距离(例如，6mm)处并且在测量范围(例如，0.6mm或±0.3mm)内。共焦传感器104可被定位在局部轮廓部分的任何点处，诸如中心或任一端。
在步骤306中，共焦传感器104测量起始局部轮廓部分处的一组局部参数。具体地，振荡致动器108使共焦传感器104沿局部轴振荡，使得共焦传感器104能够跨其局部扫描长度L测量起始局部轮廓部分。在一些实施例中，局部扫描长度L是1.1mm。起始局部轮廓部分处的局部参数被测量并传达至计算机设备以供实时处理。局部参数包括但不限于沿起始局部轮廓部分的位置点的X值、对应于相同位置点的Z值、以及可任选的Y值。Z值提供起始局部轮廓部分的高度信息并且用作用于沿第二轴调整共焦传感器104的参考。X、Y和Z值可在起始局部轮廓部分处被设置为零，以提供用于在其他局部轮廓部分处的后续测量的参考。
在步骤308中，致动机构106沿着第一轴和第二轴将共焦传感器104致动到沿表面轮廓的另一局部轮廓部分。为了更容易理解，这被称为当前局部轮廓部分。步骤308包括致动机构106使共焦传感器104沿第一轴移位至具有相同局部扫描长度L的当前局部轮廓部分。共焦传感器104沿第一轴的移位可处于恒定速度，例如约1mm/s的恒定速度。
步骤308包括沿第二轴调整共焦传感器104，使得当前局部轮廓部分在测量范围内。沿着第二轴对共焦传感器104的所述调整基于在先前局部轮廓部分处测量的局部参数。致动机构106可包括用于共焦传感器104的准确定位的光学线性编码器。将领会，步骤308中所述的对共焦传感器104的移位和调整可同时执行，或者可依次执行。
后续步骤310确定为评估物体102的表面粗糙度而在所测量的诸局部轮廓部分处进行的测量是否完成。如果确定测量没完成，则步骤310返回到步骤306以测量已被调整到测量范围内的当前局部轮廓部分处的局部参数。在步骤308的下一次迭代中，共焦传感器104被移位至下一局部轮廓部分并沿第二轴被调整，使得下一局部轮廓部分在测量范围内。按与当前局部轮廓部分类似或近似的方式，针对下一局部轮廓部分沿着第二轴对共焦传感器104的所述调整基于在当前局部轮廓部分(其在下一局部轮廓部分之前)处测量的局部参数。
相应地，多个局部轮廓部分处的多组局部参数被获得。将领会，局部轮廓部分处的局部参数按与上面描述的起始局部轮廓部分类似的方式来被测量，并且相对于用作用于计算表面粗糙度参数的共用参考的起始或初始位置来被测量。
当前和下一局部轮廓部分彼此毗邻且交叠，使得总扫描长度小于2L。在一些实施例中，交叠是20％并且共焦传感器104沿着第一轴被移位至下一局部轮廓部分达相当于当前局部轮廓部分的局部扫描长度L的剩余80％的距离。作为非限制性示例，局部扫描长度L是1.1mm。对于两个局部轮廓部分，共焦传感器104沿第一轴被移位0.88mm以具有0.22mm交叠长度。一些出版物报告说，20％交叠在具有良好的拼接准确度(当组合诸局部轮廓部分时)以及以最少数据集获得大的测量范围之间给予了良好的折衷。
在如图3B所示的一些实施例中，在步骤310中，如果致动机构106已使共焦传感器104移位过预定义的总扫描长度，即已经完成了X轴扫描长度且所有所测量的局部轮廓部分在X轴扫描长度内，则确定测量完成。在一些其他实施例中，在测量预定义数目的局部轮廓部分之后，确定测量完成。在一些其他实施例中，测量在预定义的持续时间之后完成，即，仅在预定义的持续时间期间测量的局部轮廓部分被用于表面粗糙度评估。在一些其他实施例中，当致动机构106沿第一轴达到其最大致动范围或位移时，确定测量完成。例如，最大位移为12.7mm，并且仅在最大位移内的所测量的局部轮廓部分被用于表面粗糙度评估。
如果确定测量没完成，则步骤310返回到步骤306以测量已被调整到测量范围内的下一局部轮廓部分。在步骤308的下一次迭代中，共焦传感器104被移位至另一个下一局部轮廓部分并沿第二轴被调整，使得所述另一个下一局部轮廓部分在测量范围内。相应地，步骤306和308迭代地测量n个局部轮廓部分的全部数目，如图3C所示。局部轮廓部分具有总扫描长度D，每个局部轮廓部分具有局部扫描长度L，并且毗邻局部轮廓部分处的交叠为20％。测量编号i-1、i和i+1(其中i是正整数)标识全部数目n内的连贯的局部轮廓部分。
如上面在步骤308中所描述并且参考图3C，针对下一第i+1个局部轮廓部分对共焦传感器104的调整包括基于前一(当前)第i个局部轮廓部分处的局部参数沿着第二轴移动共焦传感器104。可使用多项式回归算法计算共焦传感器104沿着第二轴的所述移动。一非限制性示例是下式1和2中所示的二阶多项式回归算法，下式1和2被用来最佳地拟合当前第i个局部轮廓部分并确定下一第i+1个局部轮廓部分。
zi(xj)＝aixj 2+bixj+ci [式1]
zi+1(xj)＝ai(xj+0.8L)2+bi(xj+0.8L)+ci [式2]
其中，zi(xj)表示在多项式回归之后的当前第i个局部轮廓部分的表面轮廓高度，xj表示相应局部轮廓部分中的第j个数据点，并且zi+1(xj)表示所确定的下一第i+1个局部轮廓部分。
在测量当前第i个局部轮廓部分处的局部参数后，致动机构106沿第二轴自动地调整共焦传感器104，使得下一第i+1个局部轮廓部分在测量范围内。沿着第二轴的调整是基于当前第i个局部轮廓部分处的局部参数来计算的，如下式3中所示。
其中Δhi表示根据当前第i个局部轮廓部分的测量计算出的沿第二轴的调整，并且m表示从所述测量获取的局部参数或数据点的数目。
可因而基于当前局部轮廓部分的局部参数更早地计算针对下一局部轮廓部分的沿第二轴的调整。当前局部参数有助于确定下一局部轮廓部分，尤其是在表面轮廓非平坦或自由形态的情况下。共焦传感器104可更快地针对下一局部轮廓部分进行调整以处于测量范围内。
如果在所测量的局部轮廓部分处的测量被确定为完成，则步骤310行进到步骤312。步骤312确定为评估物体102的表面粗糙度而沿第三轴(Y轴)在所测量的表面轮廓(每个所测量的表面轮廓具有多个所测量的局部轮廓部分)处进行的测量是否完成。
在如图3C所示的一些实施例中，如果致动机构106已经使共焦传感器104移位了预定义的Y轴扫描长度并且所有所测量的表面轮廓都在Y轴扫描长度内，则确定测量完成。在一些其他实施例中，在测量预定义数目的表面轮廓之后，确定测量完成。在一些其他实施例中，测量在预定义的持续时间之后完成，即，仅在预定义的持续时间期间测量的表面轮廓被用于表面粗糙度评估。在一些其他实施例中，当致动机构106沿第三轴达到其最大致动范围或位移时，确定测量完成。
如果确定测量没完成，则步骤312行进到步骤314，其中致动机构106沿第三轴使共焦传感器104从当前表面轮廓移位至下一表面轮廓。移位可基于表面轮廓之间的预定义间隔。在一个实施例中，预定义的Y轴扫描长度为10mm，并且预定义间隔为0.1mm。在另一实施例中，预定义的Y轴扫描长度为1mm，并且预定义间隔为0.01mm。
在一些实施例中，致动机构106沿着第三轴使共焦传感器104从当前表面轮廓的最末局部轮廓部分的初始振荡位置移位至下一表面轮廓，使得下一表面轮廓的第一局部轮廓部分沿第三轴与当前表面轮廓的最末局部轮廓部分对齐。在一些其他实施例中，致动机构106沿着第一轴使共焦传感器104从当前表面轮廓的最末局部轮廓部分移位至第一局部轮廓部分。致动机构106然后沿第三轴使共焦传感器104从当前表面轮廓的初始振荡位置移位至下一表面轮廓，使得两个表面轮廓的第一局部轮廓部分沿第三轴对齐。
步骤314返回到步骤306以沿着下一表面轮廓测量局部轮廓部分。下一表面轮廓处的每个局部轮廓部分可相对于下一表面轮廓的第一局部轮廓部分或相对于当前表面轮廓的起始局部轮廓部分进行测量。相应地，可测量不止一个表面轮廓处的多组局部参数。可将表面轮廓组合在一起以共同构建物体102的整体表面区域，并且计算各种区域或表面纹理参数。
如果在所测量的表面轮廓处的测量被确定为完成，则步骤314行进到步骤316。步骤316组合每个表面轮廓处的局部轮廓部分(诸如通过使用数据拼接算法)，以构建经拼接的表面轮廓来计算表面粗糙度参数。
振荡致动器108的局部轴对应于致动机构106的第一轴并且应理想地与第一轴对齐，使得当共焦传感器104正由致动机构106沿第一轴移位时，沿表面轮廓的局部轮廓部分被准确地测量(通过沿局部轴的振荡)。然而，在共焦传感器104与致动机构106之间可能因诸如制造缺陷而存在未对齐。这将导致毗邻局部轮廓部分的交叠处的跳跃误差、局部轮廓部分的测量不准确，并因此导致局部参数的测量误差。
数据拼接算法被用于减少由未对齐导致的误差。数据拼接算法可基于迭代重加权最小二乘法的方法。假设对于每一对毗邻局部轮廓部分，交叠处的局部表面粗糙度是一致的，该对毗邻局部轮廓部分之间的不匹配仅由测量期间的斜率和偏移差引起。一些研究分析了数据拼接算法的误差传播，并且表明对于比50 mm经拼接长度长的范围(即，超过50 mm的总扫描长度)，拼接误差在几十纳米的量级上。
参考图3C，f(x)表示沿总扫描长度D待测量的整个表面轮廓。如以下的式4所示，fi-1(x)和fi(x)分别表示第i-1个和第i个局部轮廓部分。Δfi(x)表示毗邻的第i-1个和第i个局部轮廓部分处的交叠内的fi-1(x)与fi(x)之间的差异。如以下的式5所示，ai和bi分别表示第i个局部轮廓部分的斜率系数和偏移系数。斜率系数和偏移系数根据迭代重加权最小二乘法的最小二乘线性回归方程。
Δfi(x)＝fi-1(x)-fi(x)；x∈[0.8iL,iL] [式4]
Δfi(x)＝aix+bi；x∈[0.8iL,iL] [式5]
如以下的式6所示，fi′(x)表示第i次迭代中的经转换的表面轮廓。因此，数据拼接算法的第n次迭代组合局部轮廓部分的全部数目n并由f′n(x)表示。
针对第n次迭代将式6的两侧相加得到以下的式7，其表示整个经拼接的表面轮廓f(x)。
步骤316进一步包括从整个经拼接的表面轮廓计算表面粗糙度参数。表面粗糙度参数随后用于评估物体102的表面粗糙度，如下文进一步描述的。
第二示例性实施例
在本公开的各第二实施例中，沿着物体102的表面轮廓的每个位置包括单点并且共焦传感器104被配置用于测量这些单点。由于共焦传感器104的激光束光斑直径为2μm，因此单点可按2μm的间隔坐落。沿表面轮廓持续地测量多个单点(也被称为单点连续扫描)避免了第一实施例的分段扫描的测量后数据拼接。单点连续扫描适于与仅具有单点测量功能的共焦传感器104一起使用。第二实施例的装置100因而被配置为执行基于在相应单点处测量的局部参数来评估物体102的表面粗糙度的方法400。为简洁起见，将领会，上文关于第一实施例描述的各个方面可类似地或近似地应用于第二实施例，且反之亦然。
参考图4A，在方法400的步骤402中，致动机构106将共焦传感器104定位在起始位置或初始位置，其表示物体102的表面轮廓上的起始单点。在步骤404中，致动机构106使共焦传感器104沿第二轴移位，使得起始单点处于测量距离处并且在测量范围内。共焦传感器104测量起始单点处的一组局部参数，诸如X值、Z值和可任选的Y值。X、Y和Z值可在起始单点处被设置为零，以提供用于在其他单点处的后续测量的参考。
在步骤406中，致动机构106沿第一轴使共焦传感器104移位至沿表面轮廓的另一单点。为了更容易理解，这被称为当前单点。共焦传感器104沿第一轴的移位可处于恒定速度，例如约1mm/s的恒定速度。附加地，在所述移位期间，共焦传感器104以归因于激光束光斑直径的2μm间隔沿表面轮廓测量单点。在步骤408中，共焦传感器104测量相对于起始单点的当前单点处的一组局部参数。
步骤410确定在当前单点处测量的局部参数，尤其是Z值，是否超过测量范围的预定义阈值。例如，预定义阈值被设置为测量范围限制的80％。如果Z值在预定义阈值内，则步骤410返回到步骤408并且共焦传感器104继续沿第一轴移位以测量其他单点。
相反，如果Z值达到或超过预定义阈值(即处于测量范围的阈值极限或落在测量范围的阈值极限之外)，则在步骤412中，致动机构106停止沿第一轴移位共焦传感器104。致动机构106然后沿着第二轴调整共焦传感器104，使得当前单点在测量范围内。对共焦传感器104的所述调整包括步骤414：沿着第二轴移动共焦传感器104，使得当前单点返回到相对于共焦传感器104的测量距离并且在测量范围内。致动机构106可包括光学线性编码器并且计算机设备的控制模块可包括用于准确定位共焦传感器104的内环PID控制器。一旦当前单点在测量范围内，共焦传感器104便测量当前单点处的局部参数。当前单点处的Z值可相对于起始单点来被测量，或者可被重置为零。
图4B解说了用于沿着物体102的非平坦表面测量单点的步骤406、408和410。测量范围的预定义阈值由±t表示。在以d＝2μm的间隔隔开的每一个单点处，共焦传感器104测量包括由h(i)表示的Z值的局部参数。在当前单点的Z值达到预定义阈值(即，h(i)＝t)时，共焦传感器104沿第二轴(Z轴)被移动(在步骤414中)以调整共焦传感器104使得当前单点在测量范围内。沿第二轴的这种移动的量值如下所述来被确定，并被表示为Δz(j)，其中j表示迭代调整过程中的第j次移动。
在步骤414中，共焦传感器104沿第二轴的所述移动可导致共焦传感器104相对于第二轴的定位误差，这可能归因于装置100的固有缺陷。此类固有缺陷包括共焦传感器104与致动机构106之间的未对齐、致动机构106的致动器平直度误差、以及整个装置100的阿贝(Abbe)误差。在步骤416中，共焦传感器104在每个单点处测量一组局部参数，包括在步骤414中对共焦传感器104的所述移动之后共焦传感器104相对于第二轴的定位误差。
步骤414中的对共焦传感器104的所述移动补偿在多个先前单点处测量的定位误差。按与当前单点类似或近似的方式，针对下一单点移动共焦传感器104补偿在包括当前单点的多个先前单点处测量的定位误差。在步骤418中，控制模块的外环PID控制器针对下一单点计算共焦传感器104的补偿移动，以补偿在包括当前单点的先前单点处测量的定位误差。外环PID控制器将计算出的补偿移动传达至内环PID控制器，使得在步骤414的下一次迭代中针对下一单点的对共焦传感器104的所述移动也包括该补偿移动以补偿定位误差。按与下一单点类似或近似的方式，在步骤414中针对当前单点对共焦传感器104的所述移动补偿在多个先前单点处测量的定位误差。
步骤420确定为评估物体102的表面粗糙度而在所测量的诸单点处进行的测量是否完成。如果确定测量没完成，则步骤420返回到步骤406以使共焦传感器104沿第一轴移位至下一单点。在相应步骤的下一次迭代中，共焦传感器104在步骤408中测量下一单点处的局部参数，并且步骤410确定在下一单点处测量的Z值是否超过测量范围的预定义阈值。如果其超过，则取决于步骤410针对下一单点调整共焦传感器104。所述调整包括沿第二轴移动共焦传感器104，这补偿在先前单点处测量的定位误差。相应地，步骤406、408、410、412、414、416和418沿着表面轮廓迭代地测量多个单点。
在步骤418中，通过沿第二轴的所述移动来针对下一单点调整共焦传感器104，这补偿在多个先前单点处测量的定位误差。共焦传感器104的所述移动中的补偿可使用离散时间PID算法来计算，如以下的式8所示。
K1＝Kp+Ki+Kd
K2＝-Kp-2Kd
K3＝Kd [式8]
其中U(z)和E(z)分别表示控制变量和误差的Z变换。Kp、Ki和Kd分别表示比例增益、积分增益和微分增益。
在一个实施例中，基于在当前第n个单点和两个先前(第n-1个和第n-2个)单点处测量的定位误差来计算针对下一第n+1个单点的补偿移动。式8可被转换为如以下的式9所示的差分方程。定位误差分别由e(n)、e(n-1)和e(n-2)表示，并且是离散时间PID算法的输入。针对下一第n+1个单点的补偿移动由u(n+1)表示。
u(n+1)＝K1e(n)+K2e(n-1)+K3e(n-2) [式9]
可因而基于先前单点的定位误差更早地计算针对下一单点的补偿移动。先前单点形成表面轮廓的一小部分，其促成对下一单点的确定，尤其是在表面轮廓为非平坦或自由形态的情况下。共焦传感器104可更快地针对下一单点进行调整以处于测量范围内并且补偿定位误差。
如果在所测量的单点处的测量被确定为完成，则步骤420行进到步骤422。步骤422确定为评估物体102的表面粗糙度而沿第三轴(Y轴)在所测量的表面轮廓(每个所测量的表面轮廓具有多个所测量的单点)处进行的测量是否完成。
如果确定测量没完成，则步骤422行进到步骤424，其中致动机构106沿第三轴使共焦传感器104从当前表面轮廓移位至下一表面轮廓。步骤424返回到步骤404以沿着下一表面轮廓测量各单点。如果在所测量的表面轮廓处的测量被确定为完成，则步骤424行进到步骤426。步骤426包括从在单点处测量的局部参数计算表面粗糙度参数。表面粗糙度参数随后用于评估物体102的表面粗糙度，如下文所描述。
表面粗糙度评估
物体102上的每个表面轮廓包括粗糙度、波纹度和表面形态。粗糙度是由制造过程(诸如撕裂、切割和表面疲劳)导致的不规则性。波纹度是通常由振动、颤动或机器偏转导致的周期性纹理。表面形态通常是由机器元件的不准确性造成的，诸如弹性变形、线性引导误差和长期热效应。
为了评估表面粗糙度，需要将表面形态与表面轮廓分开。为了从表面轮廓中移除表面形态，ISO 4287标准中推荐了最佳拟合最小二乘法，诸如引入了使用最小二乘算法的二阶多项式拟合方法。二阶多项式拟合方法适用于移除由诸如磨削、车削和铣削过程等加工过程引入的表面形态，因为由这些加工过程引入的表面形态误差相对简单，诸如线和曲率。二阶多项式回归算法的示例在以下的式10中示出。
f(i)＝a0+a1x(i)+a2x2(i) [式10]
其中f(i)表示在多项式回归之后的输出元素，并且x(i)表示沿所测量的表面轮廓的纵向方向(第一轴)的第i个数据点。多项式回归函数根据以下的式11通过最小化残差(RSS)来确定多项式系数ai。
其中n表示获取所测量的表面轮廓的数据点数，w(i)表示第i个加权元素，并且Z(i)表示沿着所测量的表面轮廓的高度方向(第二轴)的第i个数据点。在移除表面形态之后，经平整的表面轮廓ZL(x)可通过以下的式12获得。
ZL(i)＝Z(i)-f(i) [式12]
为了将包括诸如微裂缝标记等短波成分的波纹度与表面粗糙度分开，根据ISO16610-21标准引入线性高斯轮廓滤波器。高斯轮廓滤波器是一种不会导致相移和非对称轮廓失真的相位校正滤波器。用于高斯轮廓滤波器的加权函数如以下的式13所示。
其中s(x)表示加权函数，并且λc表示截止波长且根据ISO 4288标准来确定。α的值为0.4697，以在截止波长λc处提供高斯轮廓滤波器的50％传递特性。波纹度轮廓是经平整的表面轮廓eZL(x)与加权函数s(x)的卷积，并且如以下的式14所示。
其中Lc是加权函数的截断常数。根据ISO 16610-21标准，Lc的值为0.5并且导致0.76％实现误差。
表面粗糙度轮廓ZR(x)是经平整的表面轮廓ZL(x)与波纹度轮廓ZW(x)之间的扣减，并且在以下的式15中示出。
ZR(x)＝ZL(x)-ZW(x) [式15]
可使用以下的式16和17根据表面粗糙度轮廓ZR(x)计算表面粗糙度参数，诸如Ra和Rq。表面粗糙度参数Ra和Rq分别表示距平均线的表面轮廓高度偏差的算术平均值和均方根平均值。值得注意的是，算术平均值Ra是最常用的表面粗糙度参数之一。
使用如图5所示的具有自由形态表面502的物体500来执行评估。以用作参考仪器的触笔为背景对来自自由形态表面502且由装置100获得的所测量的表面轮廓和所计算的表面粗糙度参数进行评估。触笔是Taylor Hobson PGI触笔轮廓仪，并且具有竖直8mm的固有测量范围限制，仅形成自由形态表面的一部分的表面轮廓504被测量。从图5中可以看出，表面轮廓504具有曲线轮廓并且传统共焦显微镜系统不适用于测量曲线表面轮廓504。
图6A解说了使用装置100测量的表面轮廓504的局部参数，尤其是X和Z值的曲线图。图6B解说了使用触笔测量的表面轮廓504的局部参数的曲线图。图7A解说了在移除表面形态之后使用装置100测量的表面轮廓504的曲线图。图7B解说了在移除表面形态之后使用触笔测量的表面轮廓504的曲线图。图8解说了比较根据触笔和装置100的测量结果计算的表面粗糙度参数——Ra和Rq的表格。可以看出，表面粗糙度参数的误差量值在0.03μm或30nm内。相比之下，Taylor Hobson PGI触笔轮廓仪具有10nm的测量准确度和±4mm的测量限制(即，触笔可测量距表面平均线至多达±4mm的表面偏差)。装置100能够以30nm的相当的测量准确度测量非平面表面的较大表面偏差。而且，误差百分比(分别为3.49％和2.87％)小于背景技术Fu等人中描述的5％误差。
尽管针对单个表面轮廓504执行评估，但将领会，可测量多个表面轮廓以进行表面粗糙度评估。例如，如果沿第三轴的多个表面轮廓被测量，则可针对表面粗糙度来个体地评估每个表面轮廓。替换地，可将所有表面轮廓组合在一起以共同构建整体表面区域并评估表面粗糙度和均匀性。可计算符合ISO 25178-2标准的各种三维区域或表面纹理参数，诸如但不限于表面的算术平均(Sa)高度和均方根(Sq)高度。对整体表面区域的评估可具有潜在应用，诸如用于评估区域表面质量。
评估显示装置100以及由装置100所执行的方法200、300和400可达成与被认为是表面粗糙度评估的标准方法的传统触笔基本上相同的表面粗糙度评估结果。附加地，装置100适用于评估非平坦表面或自由形态物体(诸如翼面)、具有大表面高度偏差的物体、以及具有未知表面轮廓的物体的表面粗糙度。装置100使用适用于非接触和非破坏性表面测量的共焦传感器104，从而解决了需要与表面物理接触的触笔的缺点。与约1mm/s的典型触笔测量速度相比，共焦传感器104的测量速度可达到高至约3mm/s，从而使得装置100适用于原位表面粗糙度测量。因此，装置100的性能令人鼓舞并且解决了其他传统仪器的各种缺点。
在前面的详细描述中，参照所提供的附图描述了与用于评估物体的表面粗糙度的装置和方法有关的本公开的各实施例。此处对各种实施例的描述并非旨在引出或仅限于本公开的具体或特定表示，而仅是为了解说本公开的非限制性示例。本公开用于解决与现有技术相关联的上述问题和争点中的至少一者。尽管本文仅公开了本公开的一些实施例，但鉴于本公开，对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，可以在不脱离本公开内容的范围的情况下对公开的实施例进行各种改变和/或修改。因此，本公开的范围以及所附权利要求的范围不限于在此描述的实施例。
Claims (20)
1.一种用于评估物体的表面粗糙度的方法，所述方法包括：
使用具有测量范围的共焦传感器测量沿所述物体的表面轮廓的多个位置，包括：
使所述共焦传感器沿第一轴移位至当前位置；
沿与所述第一轴成法向的第二轴调整所述共焦传感器，使得所述当前位置在所述测量范围内；以及
测量所述当前位置处的一组局部参数；以及
根据所述多个位置处的局部参数计算一组表面粗糙度参数，所述表面粗糙度参数用于对所述物体的表面粗糙度的评估，
其中所述共焦传感器是基于一个或多个先前位置处的局部参数来针对所述当前位置进行调整的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个位置包括局部轮廓部分，对所述局部参数的测量包括通过使所述共焦传感器沿其对应于所述第一轴的局部轴振荡来扫描相应局部轮廓部分。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，毗邻局部轮廓部分彼此交叠。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括使用数据拼接算法沿所述表面轮廓组合所述局部轮廓部分。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，针对所述当前局部轮廓部分对所述共焦传感器的所述调整包括基于所述先前局部轮廓部分处的所述局部参数沿所述第二轴移动所述共焦传感器。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，沿所述第二轴对所述共焦传感器的所述移动是使用多项式回归算法来计算的。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每个位置包括单点并且所述局部参数是在相应单点处被测量的，针对每个单点的所述调整包括沿所述第二轴移动所述共焦传感器。
8.据权利要求7所述的方法，其特征在于，进一步包括在所述共焦传感器的所述移动之后，在每个单点处测量所述共焦传感器的定位误差。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，针对所述当前单点对所述共焦传感器的所述移动补偿在多个先前单点处测量的定位误差。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述共焦传感器在其移动时的补偿是使用离散时间PID算法来计算的。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括在沿所述表面轮廓的各位置的所述测量之后，使所述共焦传感器沿与所述第一轴和所述第二轴成法向的第三轴朝向所述物体的另一表面轮廓移位。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，进一步包括根据在沿所述另一表面轮廓的各位置处测量的局部参数计算另一组表面粗糙度参数。
13.一种用于评估物体的表面粗糙度的装置，所述装置包括：
具有用于测量沿所述物体的表面轮廓的多个位置的测量范围的共焦传感器；
用于致动所述共焦传感器的致动机构；以及
计算设备，所述计算设备包括控制模块，所述控制模块被配置用于控制所述共焦传感器和所述致动机构以：
使所述共焦传感器沿第一轴移位至当前位置；
沿与所述第一轴成法向的第二轴调整所述共焦传感器，使得所述当前位置在所述测量范围内；以及
测量所述当前位置处的一组局部参数；以及
所述计算设备进一步包括计算模块，所述计算模块被配置用于基于所述多个位置处的所述局部参数计算一组表面粗糙度参数，所述表面粗糙度参数用于对所述物体的表面粗糙度的所述评估，
其中所述共焦传感器是基于一个或多个先前位置处的局部参数来针对所述当前位置进行调整的。
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述共焦传感器包括振荡致动器，以用于沿其对应于所述第一轴的局部轴使所述共焦传感器振荡以扫描每个位置处的局部轮廓部分。
15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，针对所述当前局部轮廓部分对所述共焦传感器的所述调整包括基于所述先前局部轮廓部分处的所述局部参数沿所述第二轴移动所述共焦传感器。
16.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述共焦传感器被配置用于测量每个位置处的单点，针对每个单点的所述调整包括沿所述第二轴移动所述共焦传感器。
17.根据权利要求16所述的装置，其特征在于，所述控制模块被进一步配置用于控制所述共焦传感器和驱动机构来在所述共焦传感器的所述移动之后在每个单点处测量所述共焦传感器的定位误差。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，针对所述当前单点对所述共焦传感器的所述调整补偿在多个先前单点处测量的定位误差。
19.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述控制模块被进一步配置用于控制所述共焦传感器和所述致动机构，以在沿所述表面轮廓对所述局部参数的所述测量之后使所述共焦传感器沿与所述第一轴和所述第二轴成法向的第三轴朝向所述物体的另一表面轮廓移位。
20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述计算模块被进一步配置用于根据在沿所述另一表面轮廓的各位置处测量的局部参数计算另一组表面粗糙度参数。
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101013024A (zh) * | 2007-02-13 | 2007-08-08 | 中国科学院上海光学精密机械研究所 | 全光纤斐索干涉共焦测量装置 |
| US20070291280A1 (en) * | 2006-06-19 | 2007-12-20 | Polytec Gmbh | Scanning microscope for optically measuring an object |
| CN101520306A (zh) * | 2009-03-30 | 2009-09-02 | 哈尔滨工业大学 | 基于空间载波的干涉共焦测量装置与方法 |
| CN103649676A (zh) * | 2011-04-15 | 2014-03-19 | 法罗技术股份有限公司 | 与远程结构光扫描仪协作的六自由度激光追踪器 |
| CN106556354A (zh) * | 2015-09-24 | 2017-04-05 | 上海思信科学仪器有限公司 | 3d轮廓在线测量仪 |
| CN107179101A (zh) * | 2017-05-27 | 2017-09-19 | 郑州磨料磨具磨削研究所有限公司 | 一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法 |
| CN108267095A (zh) * | 2018-01-19 | 2018-07-10 | 北京理工大学 | 自由曲面形貌双边错位差动共焦检测方法与装置 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP2977720B1 (en) * | 2014-07-25 | 2019-06-05 | Mitutoyo Corporation | A method for measuring a high accuracy height map of a test surface |
| CN104913733B (zh) * | 2015-06-10 | 2017-09-12 | 中国计量科学研究院 | 基于多波长激光干涉的法线跟踪式非球面测量方法与系统 |
| CN105674914B (zh) * | 2016-03-03 | 2018-07-31 | 浙江大学 | 基于自动跟踪的自由曲面光学元件形貌测量系统及方法 |
-
2019
- 2019-01-11 CN CN201980088610.2A patent/CN113316704B/zh active Active
- 2019-01-11 SG SG11202106873TA patent/SG11202106873TA/en unknown
- 2019-01-11 WO PCT/SG2019/050018 patent/WO2020145886A1/en active Application Filing
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20070291280A1 (en) * | 2006-06-19 | 2007-12-20 | Polytec Gmbh | Scanning microscope for optically measuring an object |
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