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Towards On-Machine Surface Metrology Using Image-Based Frequency Analysis for Surface Variation Analysis
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AI
DOI：10.3390/jmmp10020069.png)
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摘要
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加工表面包含丰富的关于加工条件和系统行为的信息，通常采用离线、小区域测量方法进行评估。本研究开发并验证了一种基于图像的方法，用于面向过程的端铣球墨铸铁（SGI）表面纹理分析，实现了可扩展、非接触式监测，适用于在线部署。端铣试验在优化和强切削条件下进行，并在两个正交进给方向（X、Y）上实施。白光干涉测量（WLI）获取的表面形貌与电荷耦合器件（CCD）显微镜成像相结合。图像处理包括自动方向校正、强度剖面提取，以及通过快速傅里叶变换和功率谱密度估计进行频域分析。从强度剖面中导出纹理指标（RMS幅值、偏度、峰度、主波长），并引入两个谱指数：变化指数（CI），捕捉与加工扰动相关的高频内容；以及表面各向异性指标（SAM），量化纹理方向性。强切削使RMS增加了28.5%，并将偏度移动了274%，具有强统计显著性。方向分析显示Y方向的纹理幅值比X方向高22%，表明机器行为具有轴依赖性。CI与加工参数和稳定性相关，而SAM反映了机器和夹具的特性。趋势与WLI结果一致，支持该方法作为快速、互补的工具，用于表面质量和机器状态监测。
Keyword:
surface texture analysis
image-based measurement
machining system evaluation
frequency domain analysis
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
J
IF:
3.3
论文数:
1.8K
被引数:
3.2K
机构
引用论文
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Surface Quality Evaluation in the Milling Process Using a Ball Nose End MillVarga, J.; Ižol, P.; Vrabeľ, M.; Kaščák, Ľ.; Drbúl, M.; Brindza, J. 使用球头铣刀进行铣削过程的表面质量评价。 Appl. Sci. 2023, 13, 10328. [Google Scholar] [CrossRef]
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