一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法技术

本发明专利技术公开了一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，通过利用激光位移传感器高速率、高精度的扫描采集能力以及计算机的高效数据处理能力，实现砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及分析评价，并分别针对砂轮表面圆周方向的粗糙度、磨粒分布密度和分布均匀性计算出相应的评价参量，克服了目前砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测成本高、且耗时费力又难以全面评价的困难，为砂轮制造和修整工艺的改进提供准确依据，对提高磨削加工质量和效率具有重要意义。

Method for detecting and evaluating grinding wheel surface roughness and abrasive particle distribution state

The invention discloses a detection and evaluation of a grinding wheel surface roughness and particle distribution method, efficient data processing ability through scanning ability using the laser displacement sensor to high speed, high precision and computer, realize the detection and evaluation of grinding wheel surface roughness and particle distribution, and were aimed at the circumference of the wheel the direction of the surface roughness, particle density distribution and uniform distribution to calculate the corresponding evaluation parameters, the surface roughness of grinding wheel detection cost and abrasive distribution, and time-consuming and difficult to comprehensively evaluate the difficulties, to provide accurate basis for improving the grinding wheel manufacturing and dressing process, to improve the quality of and the grinding efficiency is of great significance.

【技术实现步骤摘要】
一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法
本专利技术涉及精密超精密加工和精密测试
，尤其涉及一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法。
技术介绍
砂轮是用磨料和结合剂等制成的中央有通孔的圆形固结磨具，在使用时高速旋转，对各种金属和非金属材料的外圆、内圆、平面和其它各种型面进行磨削加工；磨削加工是精密加工的主要加工方法，广泛应用于各类工业生产中，而砂轮作为磨削加工的工具，其磨削性能直接关系到磨削加工的精度和质量；砂轮表面的粗糙程度、磨粒分布的密度以及均匀性等参数对砂轮的磨削力、磨削热和工件表面质量都有重要影响，快捷有效地检测并评价砂轮表面粗糙度、磨粒分布密度和均匀性为砂轮制造、修整工艺的优化和磨削工艺参数的调整提供了重要的参考依据，对磨削加工质量和精度的提高有着重要的导向作用。目前对砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态进行检测的方法主要包括：①利用轮廓仪等接触式量仪对砂轮表面的轮廓进行测量；这种方法虽然理论上可以测量砂轮表面粗糙度，但由于量仪的测头需要接触砂轮粗糙表面，测量时极易造成测头磨损从而损坏量仪，尤其是在砂轮粒度大、尺寸大的条件下，情况更为恶劣，而且这种方法耗时费力，受限因素多，也无法实现在机检测。②利用超景深三维显微镜、白光干涉仪等检测砂轮表面的三维形貌；这种方法可以获得砂轮表面的三维轮廓高度数据，从中分析出砂轮表面的粗糙度和磨粒分布状态，但由于测量范围多为砂轮表面极小的一块区域，检测结果不全面，如果采用多次测量重构的方法则工作量和数据量巨大，检测成本过高，同时由于砂轮表面非均质、磨粒透光折射等因素会给检测结果引入较大误差，而且这种方法也需要将砂轮从机床上取下，无法实现在机检测。③凭借视觉和触觉人为感知砂轮表面的粗糙度和磨粒分布状态，这种方法简单易行，但无法对具体结果量化分析，而且受人为因素影响极大，检测准确性无法保证。由于砂轮表面结构的复杂性和机床实际加工的局限性，目前仍主要采用人为的视觉和触觉感知能力来评估砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态，还没有一种快捷、有效、精确的砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，能够快捷有效地检测砂轮表面圆周方向的粗糙度、磨粒分布密度和分布均匀性，克服目前砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测成本高、耗时费力且难以全面评价的困难。本专利技术采用的技术方案为：一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，包括如下步骤：步骤1：检测装置的准备工作；被测砂轮安装在机床主轴上；检测装置包括激光位移传感器、控制器、数据电缆线、磁力支撑架和计算机，激光位移传感器设置在磁力支撑架上，且激光位移传感器位于被测砂轮正前方，激光位移传感器和被测砂轮非接触，激光位移传感器通过数据电缆线与控制器连接，控制器通过数据电缆线与计算机连接；启动检测装置，机床工作台带动激光位移传感器移动，使激光位移传感器位于被测砂轮表面的前方，激光光斑通过被测砂轮轴的中心；步骤2：利用激光位移传感器采集砂轮表面圆周方向轮廓数据，具体包括步骤2.1-2.3；步骤2.1：启动机床主轴，带动被测砂轮匀速旋转；步骤2.2：设置激光位移传感器参数；根据砂轮直径、砂轮转速和磨粒直径这些条件参量，通过控制器设置激光位移传感器的采样频率f和采样长度L；采样频率f和采样长度L满足式(1)所示关系：式(1)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；ds是被测砂轮直径，单位mm；dm是被测砂轮表面磨粒直径，单位mm；激光位移传感器采样频率f单位为Hz，采样长度L单位为个；步骤2.3：激光位移传感器对旋转的被测砂轮外圆表面扫描采样，将采样点的相对高度，即被测砂轮表面圆周方向轮廓数据，传输至计算机；步骤3：对传输至计算机的原始采样数据进行降噪处理，具体包括步骤3.1-3.5；步骤3.1：将传输至计算机的原始采样数据构建采样数据数组Y1＝{y1,y2,…,yL}，并将Y1中数据点逐一进行编号，构建采样点坐标数组X1＝{1,2,…,L}；步骤3.2：对步骤3.1中的原始采样数据数组Y1进行滤波去噪，滤波原理为，砂轮表面不超过宽度阈值J范围内的采样高度值，其变化幅度不应超过幅度阈值H，宽度阈值J是指激光位移传感器采样数据段中数据点的个数的合理值，幅度阈值H是指激光位移传感器采样数据段中数据点的差值的合理值；步骤3.3：对步骤3.2滤波去噪后的数据数组进行线性插值处理，以补充滤波去除的数据点，获得新的数据数组Y2＝{y′1,y′2,…,y′L}，Y2的坐标数组仍为X1；步骤3.4：对步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组Y2，计算其移动平均数，即截取长度为Q的滑动数据段，Q为奇数，利用每个数据段的平均数构建平均线数据数组利用每个数据段的中心位置坐标构建平均线坐标数组步骤3.5：剔除奇异数据点并进行线性插值补充；计算步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组Y2相对于步骤3.4计算得到的平均线数据数组Ym的偏移量并进行分布统计，将偏离幅度大，且分布概率低的数组Y2中的奇异数据点剔除，剔除的数据点采用线性插值补充，获得新的数据数组Y3的坐标数组步骤4：计算得到与砂轮表面粗糙度相关的评价参量：轮廓平均偏差Ra、轮廓偏差一致度Pa、正轮廓平均偏差Rap、负轮廓平均偏差Ram、轮廓平均偏差Ra的均值和标准差Pc，具体包括步骤4.1-4.5；步骤4.1：计算得到中位线数据数组Yu和中位线坐标数组Xu，具体包括步骤4.1.1-4.1.3；步骤4.1.1：按照取样周期1/K和评定长度M对步骤3.4中的平均线数据数组Ym进行截取；K和M均为正整数；截取方法为：砂轮圆周表面一周的采样点数为个，从数组Ym中截取时，共截取M段，每段长度为个数据点，每段截取的起始点坐标分别为经过截取后获得M个数组分别为：数组Ym1、Ym2、……、YmM的坐标数组分别为步骤4.1.2：针对步骤4.1.1中的数组Ym1、Ym2、……、YmM，利用数学的最小二乘法依次对各数组中数据进行曲线拟合，拟合后获得Ym1、Ym2、……、YmM对应的拟合数组分别为：拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM的坐标数组仍为Xm1、Xm2、……、XmM；步骤4.1.3：针对步骤4.1.2中的拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM，依次截取各数组的中间个数据点，构成子集数组Yu1、Yu2、……、YuM；拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM对应的子集数组分别为：子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的坐标数组分别为：分别将子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的数据点依次顺序排列，构成中位线数据数组同样的，分别将子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的坐标数组Xu1、Xu2、……、XuM的数据点依次顺序排列，构成中位线坐标数组步骤4.2：计算步骤3.5中的剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组Y3相对于步骤4.1.3中的中位线数据数组YU的坐标对应的数据点的偏移量，获得轮廓偏移量数组轮廓偏移量数组Ys的坐标数组Xs仍为XU，即为方便后续表述，将轮廓偏移量数组Ys的坐标按顺序重新排号，即轮廓偏移量数组Ys的坐标数组Xs调整为步骤4.3：利用步骤4.2中的轮廓偏移量数组Ys按照取样周期1/K和评定长度M计算轮廓平均偏差Ra以及轮廓偏差本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：检测装置的准备工作；被测砂轮安装在机床主轴上；检测装置包括激光位移传感器、控制器、数据电缆线、磁力支撑架和计算机，激光位移传感器设置在磁力支撑架上，且激光位移传感器位于被测砂轮正前方，激光位移传感器和被测砂轮非接触，激光位移传感器通过数据电缆线与控制器连接，控制器通过数据电缆线与计算机连接；启动检测装置，机床工作台带动激光位移传感器移动，使激光位移传感器位于被测砂轮表面的前方，激光光斑通过被测砂轮轴的中心；步骤2：利用激光位移传感器采集砂轮表面圆周方向轮廓数据，具体包括步骤2.1‑2.3；步骤2.1：启动机床主轴，带动被测砂轮匀速旋转；步骤2.2：设置激光位移传感器参数；根据砂轮直径、砂轮转速和磨粒直径这些条件参量，通过控制器设置激光位移传感器的采样频率f和采样长度L；采样频率f和采样长度L满足式(1)所示关系：

【技术特征摘要】
1.一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：检测装置的准备工作；被测砂轮安装在机床主轴上；检测装置包括激光位移传感器、控制器、数据电缆线、磁力支撑架和计算机，激光位移传感器设置在磁力支撑架上，且激光位移传感器位于被测砂轮正前方，激光位移传感器和被测砂轮非接触，激光位移传感器通过数据电缆线与控制器连接，控制器通过数据电缆线与计算机连接；启动检测装置，机床工作台带动激光位移传感器移动，使激光位移传感器位于被测砂轮表面的前方，激光光斑通过被测砂轮轴的中心；步骤2：利用激光位移传感器采集砂轮表面圆周方向轮廓数据，具体包括步骤2.1-2.3；步骤2.1：启动机床主轴，带动被测砂轮匀速旋转；步骤2.2：设置激光位移传感器参数；根据砂轮直径、砂轮转速和磨粒直径这些条件参量，通过控制器设置激光位移传感器的采样频率f和采样长度L；采样频率f和采样长度L满足式(1)所示关系：式(1)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；ds是被测砂轮直径，单位mm；m是被测砂轮表面磨粒直径，单位mm；激光位移传感器采样频率f单位为Hz，采样长度L单位为个；步骤2.3：激光位移传感器对旋转的被测砂轮外圆表面扫描采样，将采样点的相对高度，即被测砂轮表面圆周方向轮廓数据，传输至计算机；步骤3：对传输至计算机的原始采样数据进行降噪处理，具体包括步骤3.1-3.5；步骤3.1：将传输至计算机的原始采样数据构建采样数据数组Y1＝{y1,y2,…,yL}，并将Y1中数据点逐一进行编号，构建采样点坐标数组X1＝{1,2,…,L}；步骤3.2：对步骤3.1中的原始采样数据数组Y1进行滤波去噪，滤波原理为，砂轮表面不超过宽度阈值J范围内的采样高度值，其变化幅度不应超过幅度阈值H，宽度阈值J是指激光位移传感器采样数据段中数据点的个数的合理值，幅度阈值H是指激光位移传感器采样数据段中数据点的差值的合理值；步骤3.3：对步骤3.2滤波去噪后的数据数组进行线性插值处理，以补充滤波去除的数据点，获得新的数据数组Y2＝{y′1,y′2,…,y′L}，Y2的坐标数组仍为X1；步骤3.4：对步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组Y2，计算其移动平均数，即截取长度为Q的滑动数据段，Q为奇数，利用每个数据段的平均数构建平均线数据数组利用每个数据段的中心位置坐标构建平均线坐标数组步骤3.5：剔除奇异数据点并进行线性插值补充；计算步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组Y2相对于步骤3.4计算得到的平均线数据数组Ym的偏移量并进行分布统计，将偏离幅度大，且分布概率低的数组Y2中的奇异数据点剔除，剔除的数据点采用线性插值补充，获得新的数据数组Y3的坐标数组步骤4：计算得到与砂轮表面粗糙度相关的评价参量：轮廓平均偏差Ra、轮廓偏差一致度Pa、正轮廓平均偏差Rap、负轮廓平均偏差Ram、轮廓平均偏差Ra的均值和标准差Pc，具体包括步骤4.1-4.5；步骤4.1：计算得到中位线数据数组YU和中位线坐标数组XU，具体包括步骤4.1.1-4.1.3；步骤4.1.1：按照取样周期1/K和评定长度M对步骤3.4中的平均线数据数组Ym进行截取；K和M均为正整数；截取方法为：砂轮圆周表面一周的采样点数为个，从数组Ym中截取时，共截取M段，每段长度为个数据点，每段截取的起始点坐标分别为经过截取后获得M个数组分别为：数组Ym1、Ym2、……、YmM的坐标数组分别为步骤4.1.2：针对步骤4.1.1中的数组Ym1、Ym2、……、YmM，利用数学的最小二乘法依次对各数组中数据进行曲线拟合，拟合后获得Ym1、Ym2、……、YmM对应的拟合数组分别为：拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM的坐标数组仍为Xm1、Xm2、……、XmM；步骤4.1.3：针对步骤4.1.2中的拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM，依次截取各数组的中间个数据点，构成子集数组Yu1、Yu2、……、YuM；拟合数组Yn1、Yn2、……、YnM对应的子集数组分别为：子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的坐标数组分别为：分别将子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的数据点依次顺序排列，构成中位线数据数组同样的，分别将子集数组Yu1、Yu2、……、YuM的坐标数组Xu1、Xu2、……、XuM的数据点依次顺序排列，构成中位线坐标数组步骤4.2：计算步骤3.5中的剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组Y3相对于步骤4.1.3中的中位线数据数组YU的坐标对应的数据点的偏移量，获得轮廓偏移量数组轮廓偏移量数组Ys的坐标数组Xs仍为XU，即为方便后续表述，将轮廓偏移量数组Ys的坐标按顺序重新排号，即轮廓偏移量数组Ys的坐标数组Xs调整为步骤4.3：利用步骤4.2中的轮廓偏移量数组Ys按照取样周期1/K和评定长度M计算轮廓平均偏差Ra以及轮廓偏差一致度Pa；式(2)(3)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；f是激光位移传感器采样频率，单位Hz；ysi为偏移量数组Ys中数据点；轮廓平均偏差Ra用来评价砂轮表面圆周方向的整体或局部的粗糙程度；轮廓偏差一致度Pa用来评价砂轮表面圆周方向局部粗糙度的一致性；步骤4.4：计算正轮廓平均偏差Rap和负轮廓平均偏差Ram；将步骤4.2中的轮廓偏移量数组Ys中的正数和负数分别筛选出来，构建正轮廓偏移量数组Ysp和负轮廓偏移量数组Ysm，将数组Ysp和Ysm按照取样周期1/K和评定长度M计算正轮廓平均偏差Rap和负轮廓平均偏差Ram，式(4)中，{yspa，yspa+1，…，yspb}为轮廓偏移量数组Ys子集数组中的正数，{ysp...

【专利技术属性】
技术研发人员：师超钰，朱建辉，
申请(专利权)人：郑州磨料磨具磨削研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：河南,41