激光处理合金铸铁的摩擦磨损性能研究

利用SRV摩擦磨损试验机考察了激光微精处理合金铸铁的摩擦磨损性能,利用扫描电子显微镜分析了激光淬火组织剖面微结构及磨斑表面形貌,同时采用X射线光电子能谱仪(XPS)分析了激光微精处理合金铸铁的表面成分及典型元素化学状态.结果表明,激光处理的合金铸铁具有理想的表面形貌和较高的表面硬度,在含添加剂的油润滑条件下,其抗磨性能大幅度提高.3种添加剂的承载能力顺序为二烷基二硫代磷酸锌＞磷酸三甲酚酯＞硫化异丁烯.二烷基二硫代磷酸锌与激光微精处理的合金铸铁磨痕表面发生摩擦化学作用,形成由微量硫酸盐、磷酸盐及相应的氧化产物组成的表面润滑与防护薄膜,从而使得激光微精处理合金铸铁的摩擦磨损性能明显改善.     

基于点阵标定板的视觉测量系统的标定方法EI北大核心CSCD

在应用机器视觉技术进行测量时,测量系统的像素当量、系统误差和光源强度等因素均会对测量精度造成影响,因此必须对像素当量和系统误差进行标定,并分析光源强度对工件图像边缘位置的影响。提出一种基于点阵标定板的视觉测量系统综合标定方法,在提取标定圆圆心坐标的基础上,计算圆心距物理尺寸和像素尺寸的比值,得到像素当量;建立圆心实际坐标和理论坐标的二元三次误差模型,并利用最小二乘法拟合求解误差模型系数;通过确定光源强度引起的图像边缘位置误差补偿量,实现测量系统的综合标定。实验结果表明,该方法可以有效提高系统的测量精度。     

基于视觉测量的齿廓图像边缘失真判别算法

针对齿轮视觉测量过程中因齿廓表面受到污染导致齿廓图像边缘出现光学失真,从而影响齿廓偏差、齿距偏差测量精度问题,提出一种基于视觉测量的齿廓图像边缘失真迭代逼近——临近度判别算法(IAPD).建立渐开线齿廓图像边缘过渡带内像素点法向偏距与像素点极径的映射关系,将复杂的二维图像边缘信号转化为容易处理的一维信号;利用小波去噪算法对信号进行处理,提取齿廓边缘的失真特征;采用变阈值迭代逼近算法分离出齿廓倾斜偏差;采用K-邻近度分类方法自动判别齿廓图像边缘失真的起止位置,为齿距、齿廓偏差测量时进行齿廓图像边缘失真修正提供定位依据.为验证本算法的可靠性,根据相邻同名齿廓真实边缘的相似性,对失真齿廓和无失真齿廓图像提取亚像素边缘,并进行相似性比较,实现基于相似性比较的齿廓图像边缘失真判别算法,以此对IAPD算法的失真区域判别精度进行校验.实验结果表明:本文提出的齿廓图像边缘失真判别算法能够快速自动识别图像失真区域,失真区域边界的径向定位精度可以达到2.5个像素(50μm),能够满足图像边缘失真修正补偿的定位精度要求,可以实现齿轮测量的实时计算.