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差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究

邹景武 余卿 程方

邹景武, 余卿, 程方. 差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究[J]. 中国光学. doi: 10.37188/CO.2020-0029
引用本文: 邹景武, 余卿, 程方. 差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究[J]. 中国光学. doi: 10.37188/CO.2020-0029
ZOU Jing-wu, YU Qing, CHENG Fang. Differential chromatic confocal roughness evaluation system and experimental research[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2020-0029
Citation: ZOU Jing-wu, YU Qing, CHENG Fang. Differential chromatic confocal roughness evaluation system and experimental research[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2020-0029

差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究

doi: 10.37188/CO.2020-0029
基金项目: 国家自然科学基金资助项目(No. 51505162);福建省对外合作项目(No. 2019I0013);福建省杰青基金项目(No. 2018J06014);华侨大学研究生科研创新基金资助项目(No. 18013080065)
详细信息
    作者简介:

    邹景武(1996—),男,福建南平人,硕士研究生,2014年于华侨大学获得学士学位,主要从事光电检测及微纳米测量技术方面的研究。E-mail:zoujingwu96@163.com

    余 卿(1983—),男,江西赣州人,博士,副教授,2005年、2011年于合肥工业大学分别获得学士、博士学位,2017年于上海理工大学光学工程博士后流动站出站,主要从事光电检测、精密机械设计方面的研究。E-mail:yuqing@hqu.edu.cn

    程 方(1981—),男,安徽芜湖人,博士,华侨大学特聘教授,科技部“国家高端境外专家”、福建省“闽江学者”讲座教授。2003年、2006年、2010年于合肥工业大学分别获得学士、硕士、博士学位,2013年于新加坡南洋理工大学计量实验室博士后流动站出站,主要从事计量学、机器视觉和无损检测等方面的研究。E-mail:chengfang@hqu.edu.cn

  • 中图分类号: TH711;TH741

Differential chromatic confocal roughness evaluation system and experimental research

Funds: National Natural Science Foundation of China (No. 51505162); Science and Technology Program of Fujian, China (No.2019I0013); Excellent Outstanding Youth Foundation of Fujian Province of China (No. 2018J06014); Subsidized Project for Postgraduates’ Innovative Fund in Scientific Research of Huaqiao University (No. 18013080065)
More Information
  • 摘要: 为了满足大范围表面粗糙度测量评定的需求,本文介绍了一种基于彩色共聚焦传感器的差动式非接触测量评定系统和方法。在所提出的系统中,两个彩色共聚焦传感器和一个光学平晶构成差动式测量系统,并通过球头球窝连接方式与机械运动平台耦合。使用这种差动式结构可以补偿机械运动平台的直线度误差,并可以有效地提高测量评定精度。在此基础上,本文建立了表面粗糙度测量、误差补偿和测量性能评估的方法。为了验证所提出系统的性能,对标准高度台阶量块和粗糙度量块进行了测量评定实验。台阶高度的测量实验结果表明,在60 mm的行程范围内,所提出系统6次重复测量的标准偏差s为0.16 μm,相对标准偏差RSD为0.054%,机械运动平台的直线度误差得到了有效补偿;在测量粗糙度量块时,粗糙度参数RaRq的测量误差分别为0.032 μm和0.073 μm。所提出系统的粗糙度测量评定能力满足大多数工程应用的需求。
  • 图  1  彩色共聚焦技术原理图

    Figure  1.  CCM principle diagram

    图  2  粗糙度评定装置的结构示意图

    Figure  2.  Schematic diagram of the roughness measuring instrument

    图  3  装置的空间机构原理图

    Figure  3.  Schematic diagram of space structure of the device

    图  4  球头球窝连接方式示意图

    Figure  4.  Schematic diagram of ball head and socket connection

    图  5  差动测量原理图

    Figure  5.  Schematic diagram of differential measurement

    图  6  数据处理流程图

    Figure  6.  Data processing flowchart

    图  7  粗糙度评定装置实物图

    Figure  7.  Physical map of roughness evaluation device

    图  8  粗糙度量块

    Figure  8.  Roughness gauge

    图  9  测头1测量结果

    Figure  9.  Roughness results detected by probe 1

    图  10  测头2测量结果

    Figure  10.  Roughness results detected by probe 2

    图  11  直线度误差实验的被测量块

    Figure  11.  Measured step gauge block used for straightness error experiment

    图  12  测头1的台阶测量结果

    Figure  12.  Step measurement results of probe 1

    图  13  测头2的台阶测量结果

    Figure  13.  Step measurement results of probe 2

    图  14  直线度误差修正前后对比结果

    Figure  14.  Comparison results before and after straightness error correction

    表  1  直线导轨选型表

    Table  1.   Linear guide types and corresponding parameters

    名 称型 号行 程/mm闭环分辨率/μm
    xy轴位移台卓立Uksa1001000.1
    z轴位移台卓立Ksa050501
    从动位移台THK VRU6210110——
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    表  2  测头技术参数

    Table  2.   Probe' technical parameters

    名称量程/μm轴向分辨率/nm
    彩色共聚焦测量头110005
    彩色共聚焦测量头26003
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    表  3  粗糙度Ra对比数据(μm)

    Table  3.   Comparative data of Ra (μm)

    Mahr XR20本文评定装置
    样品Ra标准偏差sRa标准偏差s
    6.35.8100.0005775.8420.003971
    3.22.7280.0010002.7360.002338
    1.61.4710.0005771.4930.002317
    0.80.6220.0005770.5890.002251
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    表  4  Rq对比数据(μm)

    Table  4.   Comparative data of Rq (μm)

    Mahr XR20本文评定装置
    样品Rq标准偏差sRq标准偏差s
    6.36.7280.0005776.7530.006623
    3.23.2340.0010003.2380.003559
    1.61.7370.0005771.7460.001049
    0.80.7870.0005770.7140.000753
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  • [1] PARK J B, YANG S M, KO Y. Evaluation of the surface characteristics of various implant abutment materials using confocal microscopy and white light interferometry[J]. <italic>Implant Dentistry</italic>, 2015, 24(6): 650-656.
    [2] 何宝凤, 丁思源, 魏翠娥, 等. 三维表面粗糙度测量方法综述[J]. 光学 精密工程,2019,27(1):78-93. doi:  10.3788/OPE.20192701.0078

    HE B F, DING S Y, WEI C E, <italic>et al</italic>. Review of measurement methods for a real surface roughness[J]. <italic>Optics and Precision Engineering</italic>, 2019, 27(1): 78-93. (in Chinese) doi:  10.3788/OPE.20192701.0078
    [3] ZHENG Y, ZHANG X, WANG SH D, <italic>et al</italic>. Similarity evaluation of topography measurement results by different optical metrology technologies for additive manufactured parts[J]. <italic>Optics and Lasers in Engineering</italic>, 2020, 126: 105920. doi:  10.1016/j.optlaseng.2019.105920
    [4] 何宝凤, 魏翠娥, 刘柄显, 等. 三维表面粗糙度的表征和应用[J]. 光学 精密工程,2018,26(8):1994-2011. doi:  10.3788/OPE.20182608.1994

    HE B F, WEI C E, LIU B X, <italic>et al</italic>. Three-dimensional surface roughness characterization and application[J]. <italic>Optics and Precision Engineering</italic>, 2018, 26(8): 1994-2011. (in Chinese) doi:  10.3788/OPE.20182608.1994
    [5] 张金峰, 封超, 马芸慧, 等. 微铣金属表面微沟槽结构的粗糙度及形貌分析[J]. 光学 精密工程,2018,26(12):2998-3011. doi:  10.3788/OPE.20182612.2998

    ZHANG J F, FENG CH, MA Y H, <italic>et al</italic>. Analysis of roughness and morphology of metal surface grooves by micro milling[J]. <italic>Optics and Precision Engineering</italic>, 2018, 26(12): 2998-3011. (in Chinese) doi:  10.3788/OPE.20182612.2998
    [6] LIN T, HU Y, KONG L T, <italic>et al</italic>. Effect of surface roughness on plasticity of Zr<sub>52.5</sub>Cu<sub>17.9</sub>Ni<sub>14.6</sub>Al<sub>10</sub>T<sub>i5</sub> bulk metallic glass[J]. <italic>Transactions of Nonferrous Metals Society of China</italic>, 2012, 22(6): 1407-1411. doi:  10.1016/S1003-6326(11)61333-2
    [7] KONG F X, SUN T, GENG Y Q, <italic>et al</italic>. Measurement method of Wolter-I type mandrel based on a contact-type profilometer[J]. <italic>Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers</italic>,<italic>Part B</italic>:<italic>Journal of Engineering Manufacture</italic>, 2019, 233(11): 2173-2182. doi:  10.1177/0954405419830010
    [8] 周秋凤. GB/T 1031—2009《产品几何技术规范(GPS)表面结构 轮廓法 表面粗糙度参数及其数值》介绍[J]. 机械工业标准化与质量,2010(3):30-32, 37. doi:  10.3969/j.issn.1007-6905.2010.03.007

    ZHOU Q F. Introduction to GB/T 1031-2009 Geometrical Product Specifications (GPS). Surface texture: profile method, Surface roughness parameters and their values[J]. <italic>Machinery Industry Standardization </italic>&<italic>Quality</italic>, 2010(3): 30-32, 37. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1007-6905.2010.03.007
    [9] FU SH W, CHENG F, TJAHJOWIDODO T, <italic>et al</italic>. A non-contact measuring system for in-situ surface characterization based on laser confocal microscopy[J]. <italic>Sensors</italic>, 2018, 18(8): 2657. doi:  10.3390/s18082657
    [10] XUE B, GENG Y Q, YAN Y D, <italic>et al</italic>. Effects of AFM tip wear on evaluating the surface quality machined by ultra-precision machining process[J]. <italic>The International Journal of Advanced Manufacturing Technology</italic>, 2019, 105(11): 4663-4675. doi:  10.1007/s00170-019-03958-x
    [11] 徐伟. 基于光纤传感器的深孔内表面粗糙度测量方法研究[D]. 镇江: 江苏大学, 2018.

    XU W. Research on detection method of inner surface roughness for deep hole based on fiber optical sensor [D]. Zhenjiang: Jiangsu University, 2018. (in Chinese)
    [12] 任志英, 高诚辉, 申丁, 等. 双树复小波稳健滤波在工程表面粗糙度评定中的应用[J]. 光学 精密工程,2014,22(7):1820-1827. doi:  10.3788/OPE.20142207.1820

    REN ZH Y, GAO CH H, SHEN D, <italic>et al</italic>. Application of DT-CWT robust filtering to evaluation of engineering surface roughness[J]. <italic>Optics and Precision Engineering</italic>, 2014, 22(7): 1820-1827. (in Chinese) doi:  10.3788/OPE.20142207.1820
    [13] 齐兴华. 三维表面粗糙度测量与评定[D]. 哈尔滨: 哈尔滨理工大学, 2017.

    QI X H. Measurement and evaluation of three dimensional surface roughness [D]. Harbin: Harbin University of Science and Technology, 2017. (in Chinese)
    [14] 张恒, 孙建春, 向芬, 等. 隧道施工通风壁面粗糙度评定方法及其工程应用[J]. 安全与环境学报,2019,19(1):217-225.

    ZHANG H, SUN J CH, XIANG F, <italic>et al</italic>. Assessment method to deal with the wall face roughness in the tunnel construction and its application[J]. <italic>Journal of Safety and Environment</italic>, 2019, 19(1): 217-225. (in Chinese)
    [15] 刘颖, 郎治国, 唐文彦. 表面粗糙度光切显微镜测量系统的研制[J]. 红外与激光工程,2012,41(3):775-779. doi:  10.3969/j.issn.1007-2276.2012.03.042

    LIU Y, LANG ZH G, TANG W Y. Development of measurement system about light-section microscope for surface roughness[J]. <italic>Infrared and Laser Engineering</italic>, 2012, 41(3): 775-779. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1007-2276.2012.03.042
    [16] 瞿雪元, 顾廷权, 方百友. 带钢表面粗糙度在线检测技术最新进展[J]. 电子测量与仪器学报,2017,31(4):493-500.

    QU X Y, GU T Q, FANG B Y. Review of surface roughness online measurement techniques of steel strip[J]. <italic>Journal of Electronic Measurement and Instrumentation</italic>, 2017, 31(4): 493-500. (in Chinese)
    [17] 蔡雯, 陈培锋, 王英, 等.基于激光散射的表面粗糙度测量系统研究 [J/OL]. 激光技术: 1-10[2020-01-09]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1125.TN.20191206.1456.002.html.

    CAI W, CHEN P F, WANG Y, et al.. Research of surface roughness measurement system based on laser scattering[J/OL]. Laser Technology: 1-10[2020-01-09]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1125.TN.20191206.1456.002.html. (in Chinese)
    [18] 易怀安. 基于色彩信息的机器视觉粗糙度检测方法研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2017.

    YI H A. Research on the machine vision methods for roughness detection based on color information [D]. Changsha: Hunan University, 2017. (in Chinese)
    [19] 李业学, 张学林, 徐福卫, 等. 工件粗糙度在线检测的试验研究[J]. 实验力学,2018,33(5):807-815. doi:  10.7520/1001-4888-17-065

    LI Y X, ZHANG X L, XU F W, <italic>et al</italic>. Experimental study on online detection of workpiece roughness[J]. <italic>Journal of Experimental Mechanics</italic>, 2018, 33(5): 807-815. (in Chinese) doi:  10.7520/1001-4888-17-065
    [20] 韩晓芹, 宋永锋, 刘雨, 等. 基于超声无损评价的表面粗糙度测量方法[J]. 中国机械工程,2019,30(8):883-889. doi:  10.3969/j.issn.1004-132X.2019.08.001

    HAN X Q, SONG Y F, LIU Y, <italic>et al</italic>. A surface roughness measurement method based on ultrasonic nondestructive evaluations[J]. <italic>China Mechanical Engineering</italic>, 2019, 30(8): 883-889. (in Chinese) doi:  10.3969/j.issn.1004-132X.2019.08.001
    [21] 朱南南, 张骏. 表面粗糙度激光散射检测的多波长光纤传感器[J]. 红外与激光工程,2016,45(5):522003. doi:  10.3788/irla201645.0522003

    ZHU N N, ZHANG J. Multi-wavelength fiber sensor for measuring surface roughness based on laser scattering[J]. <italic>Infrared and Laser Engineering</italic>, 2016, 45(5): 522003. (in Chinese) doi:  10.3788/irla201645.0522003
    [22] 臧俊涛. 基于机器视觉与机器学习的磨削齿面粗糙度测量研究[D]. 长沙: 湖南大学, 2018.

    ZANG J T. Research on grinding gear surface roughness measurement methods based on machine vision and machine learning [D]. Changsha: Hunan University, 2018. (in Chinese)
    [23] 余卿, 余晓芬, 崔长彩, 等. 并行共焦测量中的并行光源技术综述[J]. 中国光学,2013,6(5):652-659.

    YU Q, YU X F, CUI CH C, <italic>et al</italic>. Survey of parallel light source technology in parallel confocal measurement[J]. <italic>Chinese Optics</italic>, 2013, 6(5): 652-659. (in Chinese)
    [24] BAI J, LI X H, WANG X H, <italic>et al</italic>. Chromatic confocal displacement sensor with optimized dispersion probe and modified centroid peak extraction algorithm[J]. <italic>Sensors</italic>, 2019, 19(16): 3592. doi:  10.3390/s19163592
    [25] ZINT M, STOCK K, CLAUS D, <italic>et al</italic>. Development and verification of a snapshot dental intraoral three-dimensional scanner based on chromatic confocal imaging[J]. <italic>Journal of Medical Imaging</italic>, 2019, 6(3): 033502.
    [26] 朱鸿. 光谱共焦位移传感器信号处理与校准研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2019.

    ZHU H. Research on signal processing and calibration of spectral confocal displacement sensor [D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2019. (in Chinese)
    [27] 西北工业大学机械原理及机械零件教研室. 机械原理[M]. 北京: 高等教育出版社, 1987.

    Teaching and Research Section of Mechanical Principle and Mechanical Parts of Northwest Polytechnic University. Theory of Machines and Mechanisms[M]. Beijing: Higher Education Press, 1987. (in Chinese)
  • [1] 赵猛, 颜昌翔, 吴从均.  激光通信地面测试终端间隔离度的仿真分析 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.2019-0154
    [2] 明昕宇, 国旗, 薛兆康, 潘学鹏, 陈超, 于永森.  飞秒激光刻写低温度灵敏度的细芯长周期光栅 . 中国光学, doi: 10.37188/CO.2020-0015
    [3] 高帅, 李元, 白廷柱, 张玉香, 郑小兵.  交叉定标中的不确定度分析及定标系数计算改进 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.2019-0215
    [4] 柳祎, 史浩东, 姜会林, 李英超, 王超, 刘壮, 李冠霖.  粗糙目标表面红外偏振特性研究 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.2019-0123
    [5] 唐兴, 王琦, 马小军, 高党忠, 王宗伟, 孟婕.  靶丸内表面轮廓的白光共焦光谱测量技术 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20201302.0266
    [6] 吕强, 王玮, 刘兆武, 宋莹, 姜珊, 刘林, 巴音贺希格, 李文昊.  五维自由度衍射光栅精密测量系统 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20201301.0189
    [7] 杨博文, 马王杰慧, 刘彦磊, 刘玉芳.  紫铜粗糙表面的光谱双向反射分布函数测量研究 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20191206.1385
    [8] 刘燕德, 叶灵玉, 孙旭东, 韩如冰, 肖怀春, 马奎荣, 朱丹宁, 吴明明.  基于光谱指数的蜜橘成熟度评价模型研究 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20181101.0083
    [9] 高松涛, 武东城, 苗二龙.  大偏离度非球面检测畸变校正方法 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20171003.0383
    [10] 李婧, 张文, 缪巍, 史生才.  超高灵敏度太赫兹超导探测技术发展 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20171001.0122
    [11] 魏素, 肖君, 魏秀东, 卢振武, 王肖.  太阳能聚焦光斑能流密度测量方法评估 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20160902.0255
    [12] 贺秀娟, 乔彦峰, 王成龙.  动态像面法测量水面落点位置及误差分析 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20150801.0130
    [13] 陈燕芹, 段锦, 祝勇, 钱小飞, 肖博.  基于纹理特征的图像复杂度研究 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20150803.0407
    [14] 张艳超, 赵建, 韩希珍, 刘博超.  SUSAN清晰度评价函数在自动对焦中的应用 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20140702.0240
    [15] 刘淑杰, 张元良, 张洪潮.  透明软质薄膜的表面形貌测量 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20140702.0326
    [16] 贺小军, 曲宏松, 张贵祥, 王金玲.  扫描镜稳定度对TDI CCD测量精度的影响 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20140704.0665
    [17] 薛旭成, 傅瑶, 韩诚山.  TDI CCD相机的卫星姿态稳定度确定 . 中国光学, doi: 10.3788/CO.20130605.0767
    [18] 张永玲.  电机补偿式焦度仪镜片参数的计算 . 中国光学,
    [19] 李光鑫, 吴伟平, 胡君.  红外和彩色可见光图像亮度-对比度传递融合算法 . 中国光学,
    [20] 齐向东, 滕丽华, 于海利.  丝杠精度双频激光干涉测量中的 阿贝误差实时补偿 . 中国光学,
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-02
  • 修回日期:  2020-04-08
  • 网络出版日期:  2020-08-08

差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究

doi: 10.37188/CO.2020-0029
    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(No. 51505162);福建省对外合作项目(No. 2019I0013);福建省杰青基金项目(No. 2018J06014);华侨大学研究生科研创新基金资助项目(No. 18013080065)
    作者简介:

    邹景武(1996—),男,福建南平人,硕士研究生,2014年于华侨大学获得学士学位,主要从事光电检测及微纳米测量技术方面的研究。E-mail:zoujingwu96@163.com

    余 卿(1983—),男,江西赣州人,博士,副教授,2005年、2011年于合肥工业大学分别获得学士、博士学位,2017年于上海理工大学光学工程博士后流动站出站,主要从事光电检测、精密机械设计方面的研究。E-mail:yuqing@hqu.edu.cn

    程 方(1981—),男,安徽芜湖人,博士,华侨大学特聘教授,科技部“国家高端境外专家”、福建省“闽江学者”讲座教授。2003年、2006年、2010年于合肥工业大学分别获得学士、硕士、博士学位,2013年于新加坡南洋理工大学计量实验室博士后流动站出站,主要从事计量学、机器视觉和无损检测等方面的研究。E-mail:chengfang@hqu.edu.cn

  • 中图分类号: TH711;TH741

摘要: 为了满足大范围表面粗糙度测量评定的需求,本文介绍了一种基于彩色共聚焦传感器的差动式非接触测量评定系统和方法。在所提出的系统中,两个彩色共聚焦传感器和一个光学平晶构成差动式测量系统,并通过球头球窝连接方式与机械运动平台耦合。使用这种差动式结构可以补偿机械运动平台的直线度误差,并可以有效地提高测量评定精度。在此基础上,本文建立了表面粗糙度测量、误差补偿和测量性能评估的方法。为了验证所提出系统的性能,对标准高度台阶量块和粗糙度量块进行了测量评定实验。台阶高度的测量实验结果表明,在60 mm的行程范围内,所提出系统6次重复测量的标准偏差s为0.16 μm,相对标准偏差RSD为0.054%,机械运动平台的直线度误差得到了有效补偿;在测量粗糙度量块时,粗糙度参数RaRq的测量误差分别为0.032 μm和0.073 μm。所提出系统的粗糙度测量评定能力满足大多数工程应用的需求。

English Abstract

邹景武, 余卿, 程方. 差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究[J]. 中国光学. doi: 10.37188/CO.2020-0029
引用本文: 邹景武, 余卿, 程方. 差动式彩色共聚焦粗糙度评定系统及实验研究[J]. 中国光学. doi: 10.37188/CO.2020-0029
ZOU Jing-wu, YU Qing, CHENG Fang. Differential chromatic confocal roughness evaluation system and experimental research[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2020-0029
Citation: ZOU Jing-wu, YU Qing, CHENG Fang. Differential chromatic confocal roughness evaluation system and experimental research[J]. Chinese Optics. doi: 10.37188/CO.2020-0029
    • 在精密加工领域,表面粗糙度是反映加工质量的一项重要的评价指标[1-4]。它是由实际加工过程中,刀具与被加工表面的刮擦、加工系统的高频振动和温度变化等因素引起的被加工表面上具有较小间距的峰谷组成的微观痕迹。其直接影响了工件的配合性质、耐磨性、密封性和使用寿命等性能[5-7]。国家标准GB/T 1031-2009中,对于表面粗糙度有明确的规定[8]。在表面粗糙度评定过程中,为了限制和减弱诸如表面波纹度和平行度等其它几何形位公差对结果的影响,国家标准推荐了一系列取样长度,并将五倍取样长度作为评定长度。其中,评定长度最大将达到数十毫米。因此,对于表面粗糙度评定仪器而言,其量程必须达到数十毫米的数量级。然而,目前直线运动导向元件的加工工艺水平到了瓶颈,会不可避免地产生俯仰、偏摆和翻滚等非理想运动,使得常用的扫描式结构的粗糙度评定仪器的运动精度远小于测量头精度。如何解决扫描式粗糙度评定仪的大量程直线度误差问题,是一个值得研究的问题。

      另外,传统的表面粗糙度评定仪器多采用接触式测头,存在划伤被测物表面的风险,并且,受测针本身物理尺寸的限制,对于不同大小的粗糙度表面,测针容易陷入波谷或达不到波谷[9-10]。此问题需要通过更换不同的测针来解决,不适合在线测量。而搭载非接触式测头的粗糙度评定仪器,在保护被测表面、适应复杂测量环境和在线测量方面都具有优势。因此,用非接触式测量方法得到表面粗糙度信息成为一大趋势[11-13]

      学者们对表面粗糙度的评定方法做了很多研究[14-16],蔡雯等人介绍了一种基于激光散射法的斜入射粗糙度评定系统,利用工业相机拍摄粗糙度表面散射光斑,建立光斑特征参量与粗糙度值的映射关系,结果表明该系统与商用仪器的相对误差小于8%[17]。易怀安利用普通光源照明,建立了被测物表面彩色图像的清晰度与表面粗糙度的相关关系,在精度、稳定性和效率方面相较传统方法具有优势[18]。李业学等人提出了描述工件表面粗糙度的灰度图像自仿射维数计算的新方法,实验证明,该方法能得出与传统评定方法一致的结果,具有评定表面粗糙度的可行性[19]。韩晓芹等人介绍了一种基于超声波的无损表面粗糙度评定方法,该方法通过分析表面回波的幅值均值等参数,建立关于粗糙度的多参数评价模型,实验表明,该方法最大相对差为3.09%[20]。朱南南等人基于激光散射原理设计了用于检测表面粗糙度的多波长光纤传感器,实验结果表明,该传感器的相对误差范围为3.56%~7.43%,能有效减小系统误差[21]。臧俊涛提出了一种基于机器视觉和机器学习的粗糙度测量评定方法,并设计了测量评定的硬件设备和成像系统,通过分析测得图像的聚类指标得到粗糙度,实验结果表明,该方法对磨削齿面粗糙度具有较好的评定效果[22]。上述方法用非接触式手段对表面粗糙度的评定做出了贡献,但没有解决大量程评定时的导轨直线度误差问题。

      本文提出了一种非接触式的大量程表面粗糙度评定方法和装置,以彩色共聚焦传感器作为测量头,采用一种以光学平晶作为载物基础的差动测量方式,可实现粗糙度的一键式在线测量。

    • 彩色共聚焦技术(Chromatic Confocal Microscope,CCM)是激光共聚焦技术的分支[23-26],其原理如图1所示,复色光源发射出的光束通过针孔1,变为复色的点光源,之后经由准直透镜1被调制为准直光。准直光经过分光镜和色散透镜后,产生轴向色散。此时,波长最短的光线焦点最短,聚焦于图中d1位置,波长最长的光线焦点最长,聚焦于图中dn位置,波长介于二者之间的光线,将按波长由短到长的顺序,依次聚焦于d1dn间的不同位置。之后,光线由被测物表面反射经过分光镜和针孔2返回接收端。其中,针孔2将滤除离焦光线,使得进入接收端的光线为某一波长的光线。通过分析接收端的光谱成分,即可得知返回光线的波长信息。

      图  1  彩色共聚焦技术原理图

      Figure 1.  CCM principle diagram

      可见,其焦点位置d与返回光线波长间具有映射关系,利用此关系可以测量位移或高度。同时,彩色共聚焦传感器仅需要单次测量,就能得到物体表面单点的高度信息,省去了沿轴向扫描的时间,并且其轴向分辨力很高,非常适合作为粗糙度评定装置的测头。

    • 在如图2所示的评定装置中,载物台与电动位移台为刚性连接,已经为完全约束状态,倘若去除从动位移台,则可以简化为如图3(a)所示的空间机构原理图。

      图  2  粗糙度评定装置的结构示意图

      Figure 2.  Schematic diagram of the roughness measuring instrument

      图  3  装置的空间机构原理图

      Figure 3.  Schematic diagram of space structure of the device

      其中,载物台与y轴电动位移台上的滑块为刚性连接,可视作一个构件;y轴位移台下滑块与x轴电动位移台上滑块为刚性连接,也可视作一个构件;x轴电动位移台下滑块与地面刚性连接,不被视为运动构件。故机构中可运动构件数量n为2,且每个构件在空间中的原始自由度为6。

      机构中有两个滑块连接,该方式仅保留一个方向的直线运动,约束5个自由度。将该运动副记作P1,因为P1数量为2,因此空间机构的自由度Dof可以由以下公式得到[27]

      $$ Dof=n\times 6-{p}_{1}\times 5. $$ (1)

      代入上述已知量得到,自由度Dof=2,机构中的原动件为xy轴电动位移台,数量为2,故机构的空间自由度等于机构原动件数量。说明此时机构有完全确定的运动状态,可在xy平面做二维运动。同时,倘若去除两组从动位移台,评定装置已经是合理的机构。但是,载物台的结构要在能实现功能的同时,重量尽可能地小,刚度尽可能地大,综合考量上述因素后,本装置牺牲了一部分载物台刚度,减轻了重量,同时,利用从动支撑位移台支撑载物台,弥补了这一部分刚度损失。

      在加入一组从动支撑位移台时,机构结构如图3(b)所示,此时,由于从动支撑位移台的运动方式与原动件的运动方式完全相同,故可视为虚约束,因此Dof=2,与未引入从动支撑载物台的情形相同。同理,若再引入一组从动支撑位移台,同样可视为虚约束,仍然可得Dof=2。说明从动支撑位移台的引入,在加大装置的刚度和稳定性的同时,并不改变装置的自由度和运动状态。

      当考虑机构导向元件直线度误差时,情况则更加复杂。以图3(a)所示机构为例,由于y轴电动位移台在y轴方向上有直线度误差,而且由于本装置行程大,故直线度误差也大,可以视作在z轴方向引入了自由度,于是约束4个自由度,该运动副自由度为2,记作P2。于是公式(1)变为:

      $$ Dof=n\times 6-{p}_{1}\times 5-{p}_{2}\times 4. $$ (2)

      将运动构件数量n=2;1自由度运动副数量P1=1;2自由度运动副数量P2=1代入,得到Dof=3,大于原动件数。此时机构的运动方式不确定。引入从动支撑位移台时,运动方式同样不确定。

      为了解决机构运动状态不确定的问题,本装置引入了图4所示的球头球窝连接方式。

      图  4  球头球窝连接方式示意图

      Figure 4.  Schematic diagram of ball head and socket connection

      该运动副限制了xyz方向的直线运动,仅保留3个旋转自由度,记作P3,因为该类运动副数量为1,所以P3=1。考虑引入一个从动支撑位移台的情形,机构原理图如图3(c)所示。此时,y轴电动位移台的直线度误差将导致该运动副状态改变,从动支撑位移台不能视为虚约束。于是有运动构件数量n=4;1自由度运动副数量P1=3;2自由度运动副数量P2=1。对于以下公式:

      $$ Dof=n\times 6-{p}_{1}\times 5-{p}_{2}\times 4-{p}_{3}\times 3 .$$ (3)

      计算可得Dof=2,与原动件数量相等。同理,再引入一组从动位移台和一组球头球窝连接方式时,同样可以计算得到Dof=2。由此可知,球头球窝连接方式可以保证装置的导向元件在具有直线度误差的同时,保持确定的运动状态和合理的自由度。

      综上所述,本文粗糙度评定装置的机械结构是合理的。

    • 差动测量原理图如图5所示。当测量工作开始时,计算机驱动电动位移台做直线运动,从而带动载物台、载物平晶以及从动位移台运动,而上下差动布置的彩色共聚焦测量头与机台保持静止。此时:彩色共聚焦测量头1聚焦在被测物表面,记录下被测物的表面轮廓高低信息;彩色共聚焦测量头2聚焦在载物平晶下表面,记录下载物平晶运动时的高低起伏。

      图  5  差动测量原理图

      Figure 5.  Schematic diagram of differential measurement

      图5所示差动测量结构的误差源有:载物平晶本身的平面度误差;电动位移台和从动位移台运动时产生的直线度误差,即导向元件直线度误差;载物平晶装配偏角产生的误差等。

      此时,有以下公式:

      $$ h={h}_{1}-{h}_{2}-{h}_{3}-T(1-{\rm{cos}}\;\theta ), $$ (4)

      式中,h为被测物实际的单点高度,h1为彩色共聚焦测量头1的测得值,h2为直线导向元件的直线度误差在z方向上的分量,h3为载物光学平晶本身的平面度误差,T为载物光学平晶的厚度,θ为载物平晶与水平面法线的夹角。${h}_{2}-{h}_{3}-T(1-{\rm{cos}}\;\theta )$为彩色共聚焦测头2的测得值,由上述3种误差组成。

      由于装配偏角θ小于20'',而光学平晶厚度为30 mm,则$T(1-{\rm{cos}}\;\theta )$可以估算为0.14 nm,此项误差对测量结果影响很小。直径为150 mm的载物平晶的平面度误差h3为0.1 μm,而在多数情况下,实际粗糙度评定时的量程远小于150 mm,故可认为载物平晶的平面度误差远小于0.1 μm,因此,h3对测量结果的影响也很小。排除影响很小的误差因素,公式可简化为:

      $$ h={h}_{1}-{h}_{2}. $$ (5)

      可见,导向元件直线度误差h2在误差源中起主导作用,而彩色共聚焦测量头2测得值主要为h2。采用本文介绍的双探头差动测量方法,可以在消除导向元件直线度误差的同时,以非常简洁的数学关系计算被测点高度,进而得到表面粗糙度。

    • 采集的数据经过计算机处理之后得到相应的结果,其数据处理流程图如图6所示。原始数据包括数组[y, h1]以及数组[y, h2],每个数组记录着所有采样点的坐标。其中,y为电动位移台内置光栅尺记录的被测物沿y轴的相对位置,h1为彩色共聚焦测量头1测得的被测物的单点高度,h2为彩色共聚焦测量头2测得的载物平晶的单点高度。

      图  6  数据处理流程图

      Figure 6.  Data processing flowchart

      读取数组后,将两数组相减,得到新的数组[y, h],其中,h即为消除了导向元件直线度误差的被测物的单点高度值。此时,倘若利用数组[y, h]绘制曲线图,则可以得到被测物表面的粗糙度曲线图。

      剔除数组[y, h]中的奇异值,奇异值包括h剧烈变化的突变点以及y坐标或h坐标缺失的异常点。再经由符合ISO标准的高斯滤波算法滤除噪声。由于曲线存在斜率,故需进行曲线放平处理消除斜率。之后,利用最小二乘法计算轮廓中线。

      粗糙度评定参数轮廓算数平均偏差Ra由公式(6)得到:

      $$ {R}_{a}=\frac{1}{n}\sum\nolimits_{i=1}^{n}\left|{\textit{z}}_{i}\right|, $$ (6)

      式中,n为评定点总数,等于[y, h]剔除奇异值后的数组大小;$ \left|{\textit{z}}_{i}\right| $为评定点hi至轮廓中线的距离。

      粗糙度评定参数轮廓均方根偏差Rq由公式(7)得到:

      $$ {R}_{q}=\sqrt{\frac{{\textit{z}}_{1}^{2}+{\textit{z}}_{2}^{2}+\cdots +{{\textit{z}}_{i}^{2}+\cdots +{\textit{z}}}_{n}^{2}}{n}}, $$ (7)

      式中,zi为评定点hi减去轮廓中线的值。

    • 装置的总体硬件结构如图2所示,可以分为两大部分:由x轴电动位移台、y轴电动位移台、z轴电动位移台、载物台、从动位移台和球头球窝连接构成的机械承载部分;由彩色共聚焦测量头1、彩色共聚焦测量头2和载物平晶组成的差动测量部分。

    • 参考图2可知,x轴电动位移台与y轴电动位移台呈90°叠合放置,采用刚性连接,构成机械承载系统的运动输入端,可由计算机驱动在xoy平面100 mm×100 mm的范围内运动。类似地,两组从动支撑位移台,分别由两组直线位移台呈90°叠合放置,刚性连接,与运动输入端形成三足鼎立的结构。从动支撑位移台在系统中并不主动运动,仅起到支撑载物台的作用。方形载物台的材料为铝合金,其一端与y轴电动位移台刚性连接,另一端与两组从动支撑位移台采用如图4所示的一种非刚性的球头球窝连接结构连接。

      载物平台设置有通孔,两组从动支撑位移台上表面加工有呈半球型的球窝。将一可调高度的球头螺纹副置于载物平台开设的通孔之中,并将球头端放置于从动位移台表面加工的球窝中,从动位移台通过球窝与球头接触,支撑起载物平台。其中,通孔直径略大于螺纹副直径,球窝球径略大于螺纹球头球径。可以通过调整螺纹副轴套的高度,以改变载物台与位移台的相对高度。此方式不同于工程中常用的螺栓、螺钉的刚性连接,其目的是改善载物台的受力情况,避免引入多余约束,防止大行程运动时载物台发生受迫变形。

      拱形桥架是为搭载z轴位移台而设计的,拱形结构较传统的龙门架式结构有着更好的刚度和稳定性,z轴位移台将作为后续搭载测头的运动元件。

      上述所用直线导向元件的具体选型见表1

      表 1  直线导轨选型表

      Table 1.  Linear guide types and corresponding parameters

      名 称型 号行 程/mm闭环分辨率/μm
      xy轴位移台卓立Uksa1001000.1
      z轴位移台卓立Ksa050501
      从动位移台THK VRU6210110——

      其中,xy轴位移台采用伺服电机驱动,并利用内置光栅尺进行闭环控制和位置坐标采集。因此,光栅尺的闭环控制分辨率决定了位移台移动行程的精度(达到0.1 μm)。对于粗糙度评定仪器而言,沿xy方向的运动步距往往在数微米量级,故该精度满足需求。z轴位移台同样采用电机驱动、光栅尺控制,其光栅尺闭环分辨率为1 μm。由于被测物z轴方向高度由z轴位移台搭载的测头得到,z轴位移台移动距离不计入测量结果。因此,评定装置对z轴位移台行程精度要求较低,故1 μm的z轴位移台移动行程精度满足需求。

      传统粗糙度评定仪器多采用悬臂式机械结构,本文评定装置采用的三足鼎立式结构的优势在于,受力变形更小,机械运动稳定性更高,并留出大量可利用空间供后续仪器开发。

    • 本文差动测量系统中,一圆形光学平晶置于载物台中央方孔上方,彩色共聚焦测量头1安装在z轴电动位移台上,并使得其测量方向为光学平晶平面法向,与z轴平行。彩色共聚焦测量头2安装在载物台下方空间中,其测量方向与测量头1共线,焦点位于光学平晶下表面。

      载物平晶即光学平晶,其是一种高性价比的平面度标准器件,具有很好的耐腐蚀性以及低热膨胀系数,适合复杂环境下的在线测量。本文选用由K9光学玻璃制造的光学平晶,直径为150 mm,精度等级为2级,工作面平面度误差为0.1 μm。其工作面朝载物板放置,工作时,被测样品放置于平晶上表面。光学平晶表面本身的折射率很高,使得返回至彩色共聚焦测量头2的光线强度相较于其它材料更高,可以提升测量准确度。

      本文采用的传感器为Precitec公司生产的商用彩色共聚焦传感器,控制器型号为CHRocodile SE,测量头参数见表2。彩色共聚焦测量头1直接测量被测物表面,需要更大的量程,以及合适的分辨率。彩色共聚焦测量头2测量载物光学平晶,目的是分离测量装置的误差,量程较小,但需要更高的分辨率。上述选择可以满足粗糙度评定装置对测头的性能要求。

      表 2  测头技术参数

      Table 2.  Probe' technical parameters

      名称量程/μm轴向分辨率/nm
      彩色共聚焦测量头110005
      彩色共聚焦测量头26003
    • 根据上述方法和原理,搭建了如图7所示的粗糙度评定装置,设计了相关实验研究其实际性能。

      图  7  粗糙度评定装置实物图

      Figure 7.  Physical map of roughness evaluation device

    • 本实验选取了由立铣加工的粗糙度标准比样块作为被测对象,如图8所示。共有4组不同的Ra标称值,分别为0.8 μm,1.6 μm,3.2 μm及6.3 μm。

      图  8  粗糙度量块

      Figure 8.  Roughness gauge

      为验证评定装置的测量重复性,选取Ra标称值为3.2 μm的量块作为被测对象,用所研制的粗糙度评定装置进行评定。根据其标称值大小,选取量块上12.5 mm长度的线段作为评定对象,并对线段进行6组重复测量。将测量结果绘制为如图9(彩图见期刊电子版)和图10所示的曲线图,其中,6组曲线分别用不同颜色来区分,其横坐标为相对位置,纵坐标为传感器测得高度。

      图  9  测头1测量结果

      Figure 9.  Roughness results detected by probe 1

      图  10  测头2测量结果

      Figure 10.  Roughness results detected by probe 2

      曲线由彩色共聚焦传感器1测量得到的结果如图9所示。可见其曲线呈现为波浪形状,这是由加工量块的铣刀刀痕产生的,反映了样品表面的粗糙度。可以看出,6组曲线的吻合度非常好,几乎重合在一起。计算6组曲线在位置坐标相同时的高度标准差,再将全行程的标准差平均,得到平均偏差为0.16 μm,相对标准偏差RSD为0.0462%。

      由彩色共聚焦传感器2测量载物平晶下表面得到的结果如图10所示。可见,该曲线近似为一条直线,反映了平晶表面本身的平面度误差,以及直线导向元件的直线度误差。其中,由于平晶本身平面度误差很小,在150 mm的全行程仅为0.1 μm,故直线导向元件的直线度误差为主要误差。通过计算可以得到6组曲线的平均偏差为0.075 μm,相对标准偏差RSD为0.0535%。

    • 为验证装置在大量程测量时,对于导向元件直线度误差的消除效果,进行以下实验。被测物如图11所示,其制备方法为:取3块标准高度量块,用酒精擦拭量块表面,将其中高度差为100 μm的2块量块,用力研合在第3块量块表面,直到3块量块紧密贴合,在无外力情况下不松动即完成制备。由于量块的平面度很高、表面粗糙度很低,研合不同量块时,量块表面接触面积很大,此时,分子作用力使量块紧密贴合。这样的好处是,尽可能消除了量块间隙,测量过程中,阶高不易改变。

      图  11  直线度误差实验的被测量块

      Figure 11.  Measured step gauge block used for straightness error experiment

      用测量装置扫描被测物上表面的一条长度为60 mm的线段,共进行6组重复测量,得到的实验结果如图12~图14所示。图12(彩图见期刊电子版)为测量头1测量量块上表面所得曲线。曲线呈阶梯形,其阶梯反映了量块阶高。由于标准高度量块的粗糙度很低,故曲线较为平滑。另外,图中有3处明显的突起,并且曲线有斜率,这都是由于测量装置导向元件运动时产生的直线度误差引起的。由图12可以估算,在60 mm行程上,直线度偏移在30 μm左右。这样级别的直线度误差,对于粗糙度评定装置来说是不可忽视的误差,可以推断,倘若量程加大,直线度误差会更大。

      图  12  测头1的台阶测量结果

      Figure 12.  Step measurement results of probe 1

      图  13  测头2的台阶测量结果

      Figure 13.  Step measurement results of probe 2

      图  14  直线度误差修正前后对比结果

      Figure 14.  Comparison results before and after straightness error correction

      图13(彩图见期刊电子版)为测量头2测量载物平晶下表面得到的曲线。理想情况下,曲线应该是一条平行于x轴的直线。实际结果是一条有斜率的直线,且直线上有3处明显的突起。同样的,斜率和突起的产生反映了导向元件的直线度误差。

      图12的6组曲线平均,得到一条曲线,将该曲线作为修正前曲线。将图13的6组曲线平均得到一条曲线,该曲线作为修正曲线。将修正前曲线减去修正曲线得到修正后曲线,并将修正前后曲线绘制于同一坐标系中,结果如图14所示。

      可以看出,修正后曲线相比于修正前曲线,有两点改善:曲线斜率更加平缓,几乎与x轴平行;曲线上3处突起消失,曲线更加平滑。以上改善是由于消除测量装置直线度误差。可以看出,在60 mm的大量程测量时,本文测量装置,具备消除导向元件直线度误差的能力。

    • 为验证装置的粗糙度实际评定效果,将选取同一组样品作为测试对象,将本文测量装置与商用仪器做比对实验。被测对象为图8所示量块。用于做比对的商用仪器为德国马尔公司生产的表面粗糙度轮廓仪MarSurf XR20,该仪器采用接触式测量头,采用悬臂式结构设计,测量分辨率可达5 nm。

      选取Ra作为粗糙度表征参数,实验结果如表3所示。

      表 3  粗糙度Ra对比数据(μm)

      Table 3.  Comparative data of Ra (μm)

      Mahr XR20本文评定装置
      样品Ra标准偏差sRa标准偏差s
      6.35.8100.0005775.8420.003971
      3.22.7280.0010002.7360.002338
      1.61.4710.0005771.4930.002317
      0.80.6220.0005770.5890.002251

      选取Rq作为粗糙度表征参数,实验结果如表4所示。

      表 4  Rq对比数据(μm)

      Table 4.  Comparative data of Rq (μm)

      Mahr XR20本文评定装置
      样品Rq标准偏差sRq标准偏差s
      6.36.7280.0005776.7530.006623
      3.23.2340.0010003.2380.003559
      1.61.7370.0005771.7460.001049
      0.80.7870.0005770.7140.000753

      可以看出,本文粗糙度评定装置在测量Ra时,标准差仅为0.004 μm;测量Rq时,标准差为0.007 μm。所研制装置的粗糙度评定数据与商用仪器的结果非常接近。倘若以商用仪器评定结果作为粗糙度真实值,则可以计算得到评定装置的Ra评定绝对误差为0.032 μm,Rq评定绝对误差为0.073 μm。

      通过上述实验可知,本实验装置具有较好的重复性,对于大量程测量,能够在一定程度上分离导向元件的直线度误差,并且粗糙度测量评定结果与商用仪器测量评定结果较为接近。然而,本评定方法和实验装置尚存在如下有待改进的地方:(1)装置机械结构的单轴坐标位置由安装在导向元件内的光栅尺反馈得到。但是光栅尺的安装位置和导向元件的运动方向并不在一条直线上,可能带来阿贝误差。后续拟弃用该光栅尺,并引入新的位置传感器,使测量线和被测线位于同一条直线。(2)当评定装置多轴同时运动时,某轴的导向元件直线度误差可能对其它轴的位置精度产生影响。本装置尚未考虑该情形对粗糙度评定精度的影响。后续拟采用更高精度的导向元件,并在xy轴方向加装传感器,形成静止的测量坐标系用于测量和修正该项误差,以提升整个评定装置的定位精度。

    • 本文针对精密加工和测量领域对大范围表面粗糙度的高精度评定要求,提出了一种粗糙度评定装置的机械结构,提出了一种差动测量方法和原理,搭建了一套非接触式的表面粗糙度评定装置,并对该装置进行了粗糙度评定的重复性实验以及与商用仪器的比对实验。实验结果表明:该装置在6次重复测量时的标准偏差s为0.16 μm,相对标准偏差RSD为0.054%;在对长度为60 mm的台阶量块进行测量时,可以显著消除导向元件的直线度误差;粗糙度量块粗糙度Ra的评定绝对误差为0.032 μm,Rq的评定绝对误差为0.073 μm。该实验装置有助于解决大量程测量仪器中的导向元件直线度误差问题,并且在测量精度上有一定的优势。

参考文献 (27)

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