Автоматизация измерений параметров шероховатости поверхности
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
В статье предложена методика определения геометрических параметров шероховатости поверхности с применением компьютерной программы Gwyddion и планшетного сканера Canon Lide 220. По написанной методике исследованы образцы шероховатости поверхности. Анализ полученных результатов показал низкие значения абсолютной погрешности измерения параметров шероховатости.

Ключевые слова:
образцы шероховатости, шероховатость поверхности, сканирующая зондовая микроскопия, Gwyddion, планшетный сканер
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать

Известно, что качество поверхности материала – это комплексная характеристика, включающая в себя ряд свойств: усталостная прочность, износоустойчивость, коррозионная стойкость и др.

Качество поверхности оценивают физическими и геометрическими характеристиками. Последние вычисляются при анализе шероховатости поверхности и определены нормативными документами: ГОСТ 2789-73; ISO 4287:1997; ISO 13565-1:1996; ISO 13565-2:1996 и др.

Условно можно разбить все традиционные методы измерения параметров шероховатости на 4 группы:

– визуальный способ;

– бесконтактный способ с применением оптических средств измерительной техники;

– контактный метод;

– метод, в основу которого лежит применение электронных микроскопов.

В работе [1] подробно рассмотрены все перечисленные выше методы и, на основе проведенного их анализа, сформулированы недостатки каждого метода.

К современным методам изучения топографии поверхности можно отнести сканирующую зондовую микроскопию (СЗМ) [2-3]. Этот метод предоставляет широкие возможности по анализу (в том числе и по фрактальному анализу [4-5])  поверхностного слоя материала в нанометровом диапазоне. Однако, в силу своих особенностей [6],  СЗМ малопригодна для технических измерений, и используется в основном в научных исследованиях и в измерениях повышенной точности.

В последнее время активно развивается подход к измерению параметров шероховатости с использованием компьютерных программ. Так, например, авторы работы  [7] предлагают для оценки качества поверхности материала использовать планшетный сканер и программное обеспечение для математических вычислений MathCad [8]. Дальнейшим развитием подхода, предложенного в упомянутой выше работе, может быть применение компьютерной программы, предназначенной для  математической обработки графических файлов (рис. 1).

В качестве простого и удобного программного обеспечения предлагается использование специализированной компьютерной программы Gwyddion [9]. Данное программное обеспечение распространяется бесплатно и предназначено  для работы с СЗМ. При этом стоит отметь, что в программу можно загрузить не только файлы, полученные со сканирующего зондового микроскопа, но и графические файлы популярных форматов: *.bmp, *.tif, *.jpg. Кроме того, программа работает без подключенного к компьютеру СЗМ.

Для реализации предлагаемой схемы (рис. 1) разработана методика измерения параметров шероховатости. Она основана на совместном применении компьютерной программы Gwyddion и планшетного сканера (модель Canon Lide 220).

Методика состоит из следующих этапов:

1. Базирование детали на сканере.

2. Запуск процесса сканирования поверхности детали с последующим сохранением полученного изображения на компьютере.

3. Анализ графических данных в программе Gwyddion.

3.1. Загрузка исследуемого изображения (файл → открыть (выбор анализируемого изображения)).

3.2. Внесение в специальном окне программы Gwyddion линейных размеров цифрового изображения (по умолчанию сканер сканирует все поле формата А4).

3.3. Вычисление на компьютере геометрических параметров шероховатости через команду «Рассчитать параметры шероховатости».

По предложенной методике были исследованы образцы шероховатости (рис. 2), изготовленные в соответствие с требованиями документов ГОСТ 9378-93 и ГОСТ 2789-59.

абл. содержит результаты измерений параметров шероховатости поверхности образцов.

 

 

Таблица

Результаты измерений параметров шероховатости поверхности образцов

Метод обработки поверхности образца

Нормируемое значение параметра Ra (мкм)

Вычисленное значение параметра Ra (мкм)

Абсолютная погрешность (Δ)

Фрезерование торцевое

1,25

1,236

0,014

Фрезерование цилиндрическое

0,32

0,334

-0,014

Фрезерование торцевое

1,0

1,100

-0,1

Фрезерование цилиндрическое

1,6

1,587

0,013

Фрезерование торцевое

3,2

3,367

-0,167

Фрезерование цилиндрическое

3,2

3,158

0,042

Шлифование плоское

1,0

1,123

0,123

Шлифование плоское

0,63

0,660

-0,03

Шлифование плоское

0,25

0,249

0,001

Строгание

5,0

5,123

-0,123

Строгание

1,25

1,246

0,004

Строгание

2,5

2,578

-0,078

Образец шероховатости по ГОСТ 2789-59

0,59

0,161

0,429

Образец шероховатости по ГОСТ 2789-59

0,066

0,182

0,478

 

Анализируя полученные результаты, можно сделать следующие выводы:

для образцов шероховатости, изготовленных в соответствие с требованиями нормативного документа ГОСТ 9378-93, значение абсолютной погрешности [10] варьируется  от -0,03 до 0,014 мкм. Данный результат позволяет использовать предлагаемый метод для измерения параметров шероховатости поверхности из различных металлов;

абсолютная погрешность измерения параметров шероховатости образцов из стекла (по по ГОСТ 2789-59) почти на порядок больше по  сравнению с аналогичным параметром для образцов из металла. Это объясняется невозможностью сканером получить изображения неровностей на стекле.   

Список литературы

1. Бавыкин О.Б. Модернизация микроинтерферометра МИИ-4 [Текст] / О.Б. Бавыкин, О.Ф. Вячеславова // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. – 2013. – Т. 2. – № 2 (16). – С. 290–293.

2. Современные методы исследования поверхности с использованием программы "NOVA". Критерии и цели: учеб. пособие для проведения лабораторно-практических занятий по курсам «Средства и методы управления качеством», «Метрология» для студентов, обучающихся по направлениям 221400.62 и 221700.62 / О.Ф. Вячеславова [и др.] -.: Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ), 2012. – 44 с.

3. Бавыкин О.Б. Применение в образовании специализированных компьютерных программ «NOVA» и «MYTESTX» [Текст] / О.Б. Бавыкин // IDO Science. - 2011. - №1. - С. 10-11.

4. Feder J. Fractals // N.Y.: Plenum Pub. Corp.- 1988. - P. 310

5. Бавыкин О.Б. Исследование точности фрактальной обработки данных в компьютерной программе Fractan [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона. – 2017. – № 2 (45). – URL: ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_108_bavykin.pdf_99b786585e.pdf

6. Потапов А.А. Параметрическая методика определения наличия фрактальных свойств у электрохимически обработанных поверхностей [Текст] / А.А.Потапов, О.Ф. Вячеславова, О.Б. Бавыкин // Нелинейный мир. – 2014. – Т. 12. – № 3. – С. 3–12.

7. Яковлев А.В. Оценка результатов в системе автоматизированного анализа шероховатости поверхности [Текст] / А.В. Яковлев, А.Н. Миловзоров // Межвузовский сборник научных трудов МИ ВлГУ. – 2001. – №5. – С. 42–44.

8. Орешин Г.Ю. Решение задачи строительной механики по расчету трехшарнирной, вертикально нагруженной арки параболического абриса в вычислительной среде Маthcad [Электронный ресурс] // Инженерный вестник Дона. – 2019. – № 1. – URL: ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_164_oreshin_N.pdf_086e9b174d.pdf

9. Gwyddion – Free SPM (AFM, SNOM/NSOM, STM, MFM) data analysis software [Электронный ресурс] // URL: gwyddion.net

10. Placko. D., 2006. Metrology in Industry. The Key for Quality French College of Metrology, pp: 38-39.

Войти или Создать
* Забыли пароль?