钎焊磨粒测量系统中的显微图像快速融合

为了直观地表征钎焊砂轮表面磨粒的形貌,针对钎焊磨粒测量系统中显微镜头景深小,难于一次性清晰成像的问题,提出基于聚焦评价函数的磨粒显微图像快速融合方法.以聚焦评价函数的最大值为依据判别聚焦像素点,提取聚焦像素点颜色信息进行图像融合.针对特殊照明条件造成的融合误差进行误差补偿,对融合结果呈现的雾化现象,采用暗通道先验法进行去雾处理.实验结果表明:单颗磨粒137幅1 600 px×1 200 px显微图像融合过程用时5.10 s;文中方法可快速、直观地表征钎焊砂轮表面磨粒形貌.     

砂轮测量用白光干涉仪三维运动机台设计

为了实现对工件表面质量进行预测和控制,对砂轮表面的三维形貌测量、表征和评价就显得尤为重要.设计了一款砂轮检测用白光垂直扫描干涉仪三维运动机台,主要分为XY向位移平台部分、砂轮旋转定位部分、桥式立柱部分以及含有柔性铰链的Z向微位移系统部分,通过有限元静动力学分析优化机台结构,使其满足使用要求.实现XY向位移平台单脉冲步长0.3125μm,Z向精级机构行程15μm,精度0.03μm.     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

光学显微系统的图像质量优化方法

为了改善显微成像系统的照明均匀度和光照度,对透射式显微镜照明装置中的聚光镜进行优化设计.首先,分析由双透镜组成的阿贝聚光镜光轴不对中、通光孔径小等问题对成像质量带来的负面影响.然后,提出用单一非球面透镜替代双透镜聚光镜来改善成像质量的方法.最后,实测聚光镜改进前后的照明装置对显微镜照明均匀度和光照度等关键性能指标的影响.实验结果表明:在20X,40X物镜下,使用单个非球面透镜组成的聚光镜的照明装置的照明均匀度分别达到0.50%和0.66%,比改进前的双透镜聚光镜的均匀度提高5倍;同时,优化聚光镜后的照明装置光照度比优化前分别提高了15%和17%.实际样本实验也表明,使用单个非球面镜聚光镜的照明装置能有效提高照明均匀度和光照度,可以改善透射式光学显微镜的成像质量.     

小波滤波在表面形貌评定和分析中的应用

为提高表面形貌评定的准确性,将小波滤波应用于表面形貌分析,提出根据滤波截止波长确定分解次数的方法.比较不同小波基对表面形貌评定基准及其参数的影响,并与国际标准建议的高斯滤波器进行比较分析.结果表明,小波基准线曲线光滑自然,形态完美,是一条算术平均中线,优于传统评定基准线.     

粒子群优化算法

论述粒子群优化算法(PSO)的基本原理、特点、实现步骤,以及PSO的各种改进技术,包括基于PSO参数的改进技术(主要是惯性权重)、基于遗传算法进化机理的改进技术(受遗传算法启发提出的带交叉算子的PSO、带变异算子的PSO、带选择算子的PSO),以及其他算法融合的改进技术(模拟退火PSO、免疫PSO、混沌PSO),并总结PSO热点研究问题.     

金刚石砂轮表面二维形貌全场测量和分析

为了实现金刚石砂轮表面二维形貌的全场测量,有效评价砂轮形貌对磨削力、磨削深度、功率消耗、磨削温度、加工精度的影响,提出基于机器视觉的测量方法;结合CCD感光元件和自动砂轮驱动回转技术实现砂轮形貌的非接触全场测量.根据测量对象尺寸和测量特征量优化选取单次采样面积,通过不重叠拼接实现全场成像;对图像进行处理,提取特征磨粒,分析金刚石砂轮表面形貌的二维关键指标.采用搭建的系统对钎焊金刚石砂轮进行测量实验研究,提取磨粒总数为1 518颗,磨粒分布密度为0.5 颗·mm^-2,磨粒平均面积为0.404 mm²,磨粒平均粒径为0.359 mm.实验结果表明:文中方法可实现对钎焊金刚石砂轮表面形貌的非接触全场测量,并提供砂轮表面磨粒数、粒径及位置等关键参数.     

蓝宝石衬底表面微观缺陷检测与深度估计

文中将线阵相机扫描技术与垂直扫描白光干涉技术相结合,对蓝宝石衬底表面的微缺陷进行定位和深度评估.首先,利用线阵相机测量设备进行全场扫描,获得全场图像;然后,通过提取质心坐标来检测微缺陷的位置坐标;最后,在白光干涉测量系统中重建微缺陷的三维形貌,识别缺陷类型,提取缺陷深度信息.结果表明:线阵相机测量系统扫描直径为10.16 cm的蓝宝石衬底表面只需10 s左右,而白光干涉测量系统检测一个微缺陷大约需要76 s,检测到的最深缺陷深度为7.09 μm,共发现13个缺陷(10个凹坑和3个裂纹或划痕)并定位在蓝宝石衬底表面.实验结果表明:该方法能准确定位蓝宝石衬底表面的微缺陷并提取其深度.     

利用粒子群优化算法的平面度误差评定

将粒子群优化算法(PSO)应用于平面度误差的优化计算中.应用实例表明,PSO能够很好地解决具有非线性优化目标函数或具有多参数的优化问题;PSO的计算精度优于最小二乘法的计算精度,与其他满足标准定义的最小区域条件的方法计算精度相当,能够获得精度较高的结果且简单易于实现. 实例计算和理论分析证明算法是收敛的,其中理论分析条件: (1) 惯性权重ω<1;(2) 随机参数组合 c>0;(3) 2ω-c 2>0.