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Gaussian Filtering Algorithm and LabVIEW Software Design for Non-Contact Measurement of Surface Roughness
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摘要: 探究高斯滤波方法在表面粗糙度非接触测量中的适应性问题。以基于光谱共焦位移传感器采集的表面粗糙度样块的表面形貌数据为实例，引入高斯滤波算法，计算出滤波中心线，分离出粗糙度信号。在LabVIEW平台中，进行高斯滤波算法的程序设计，计算出粗糙度值，与现行接触校准的结果进行对比。实验结果表明，非接触数据处理后的Ra值的MPE为±5%，高斯滤波方法适用于非接触测量的数据处理。用LabVIEW进行算法的模块化设计容易实现，且易与其他模块集成，便于维护，有一定的推广价值。Abstract: This study investigates the adaptability of the Gaussian filtering method in non-contact measurement of surface roughness. Using surface profile data obtained from a spectral confocal displacement sensor as an example, the Gaussian filtering algorithm is introduced to compute the filtering centerline and separate the roughness signal. A program for the Gaussian filtering algorithm is designed on the LabVIEW platform, calculating the roughness values and comparing them with the results of current contact calibration. Experimental results indicate that the Maximum Permissible Error (MPE) of the Ra value after non-contact data processing is ±5%, demonstrating that the Gaussian filtering method is suitable for data processing in non-contact measurements. The modular design of the algorithm in LabVIEW is easy to implement, integrates well with other modules, is easy to maintain, and holds significant potential for wider application.
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Key words:
- metrology /
- surface roughness /
- Gaussian filtering /
- non-contact measurement /
- LabVIEW
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图 1 不同截止波长对应的高斯权函数
Figure 1. Gaussian weighting functions corresponding to different cutoff wavelengths
图 4 高斯滤波算法实现流程图
Figure 4. Flowchart of the Gaussian filtering algorithm implementation
图 6 Ra实测值1.56 μm的表面粗糙度非接触数据处理结果
Figure 6. Non-contact data processing results of surface roughness with measured Ra value of 1.56 μm
图 7 Ra实测值2.957 μm的表面粗糙度标准样块接触测量结果
Figure 7. Contact measurement results of surface roughness standard sample with measured Ra value 2.957 μm
图 9 玻璃材质的表面粗糙度标准样块非接触数据处理结果
Figure 9. Non-contact data processing results of glass material surface roughness standard samples
图 8 Ra实测值2.957 μm的表面粗糙度标准样块非接触数据处理结果
Figure 8. Non-contact data processing results of surface roughness standard sample with measured Ra value of 2.957 μm
图 10 Ra实测值
0.0823 μm的表面粗糙度标准样块非接触测量结果Figure 10. Non-contact measurement results of surface roughness standard sample with measured Ra value of
0.0823 μm表 1 表面粗糙度比较样块测量比对结果
Table 1. Comparison results of surface roughness measurement for standard samples
标称值(μm) 轮廓仪值(μm) 本装置示值(μm) 相对示值误差 0.1 0.099 0.101 2.02% 1.6 1.56 1.585 +1.63% 3.2 3.02 2.980 -1.32% 6.3 6.0 5.958 -0.70% 
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[1] 许景波, 袁怡宝, 崔晓萌, 等. 表面测量中高斯滤波中线的有理逼近实现[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(5): 1347-1352. [2] 许景波, 袁怡宝, 朴伟英, 等. 表面粗糙度测量中的高斯滤波快速算法[J]. 计量学报, 2005, 26(4): 309-312. doi: 10.3321/j.issn:1000-1158.2005.04.005 [3] 曾文涵, 高咏生, 谢铁邦, 等. 三维表面粗糙度高斯滤波快速算法[J]. 计量学报, 2003, 24(1): 10-13. doi: 10.3321/j.issn:1000-1158.2003.01.003 [4] 张一兵, 黄义涛, 许家铭, 等. 基于稳健高斯滤波的磨损表面多尺度分析[J]. 数字制造科学, 2021, 19(4): 290-295. [5] 许景波, 袁怡宝. 圆度测量中的高斯滤波快速算法[J]. 南京理工大学学报, 2007, 31(3): 342-345. [6] 许景波, 袁怡宝, 聂家立, 等. 基于有理逼近的圆度测量信号高斯滤波方法[J]. 南京理工大学学报, 2013(3): 378-383. [7] 段成涛, 何永义, 杨林. 基于多滤波方式的实时圆度测量系统的研究与应用[J]. 机械制造, 2011, 49(568): 52-54. doi: 10.3969/j.issn.1000-4998.2011.12.020 [8] 石炜, 李俊成, 韩军, 等. 白光干涉技术在球轴承测量中的应用[J]. 激光技术, 2014, 38(5): 623-626. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.05.010 [9] 杨柳青, 刘超, 熊振华. 小角度球面拟合误差分析与中心定位策略研究[J]. 机电一体化, 2018(4): 23-30. [10] 陈盛, 赵东标, 陆永华, 等. 基于二维轮廓点云的螺纹中经计算[J]. 光学精密工程, 2023(8): 161-165. [11] 代国成, 罗哉, 江文松, 等. 基于机器视觉的小尺寸外螺纹关键参数检测方法[J]. 制造技术与机床, 2015, 23(6): 1791-1799. [12] 戴嘉程, 曾文涵, 杨文军, 等. 高阶高斯滤波和Radon变换结合的缸体特征提取[J]. 西安交通大学学报, 2019, 53(4): 136-142. doi: 10.7652/xjtuxb201904020 [13] 黄美发, 程雄, 刘惠芬, 等. 表面形貌评定方法对比分析[J]. 机械设计, 2012, 29(5): 6-9. doi: 10.3969/j.issn.1001-2354.2012.05.002 [14] ISO. Geometrical Product Specification (GPS)-Surface texture: Profile method-Metrological characteristics of phase correct filter : ISO 11562-1996 [S]. ISO, 1996. [15] ISO. Geometrical Product Specification (GPS)-Filtration-Part 21: Linear profile filters-Gaussian filter : ISO 16610-21-2011 [S]. ISO, 2011. [16] 陈挺, 卢歆, 吴春晖, 等. 基于LabVIEW的表面粗糙度非接触测量装置[J]. 中国测试, 2020, 46(z2): 111-114. [17] 许景波, 聂家立, 王升, 等. 基于粗大误差估计的表面测量稳健滤波方法研究[J]. 计量学报, 2017, 38(4): 391-395. doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.04.02 [18] 迟玉伦, 吴耀宇, 江欢, 等. 基于模糊神经网络与主成分分析的磨削表面粗糙度在线预测[J]. 计量学报, 2022(11): 1389-1397. doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.11.01 [19] 卜祥鹏, 张树, 皮磊, 等. 表面粗糙度国际比对自动测量系统关键技术研究[J]. 计量学报, 2022(7): 844-850. doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2022.07.02 [20] 周勇, 李建军, 赵天明, 等. 基于光谱共焦的在线集成表面粗糙度测量方法[J]. 计量学报, 2021(6): 753-758. doi: 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.10 [21] 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. [22] 张浩, 刘玉德, 石文天, 等. 微细切削加工表面质量的研究综述[J]. 表面技术, 2017, 46(7): 219-232. [23] 国家质量监督检疫总局. 产品几何技术规范(GPS)表面结构 轮廓法 术语、定义及表面结构参数: GB/T 3505-2009 [S]. 北京: 中国标准出版社, 2009. [24] 国家质量监督检疫总局. 产品几何技术规范(GPS)表面结构 轮廓法 评定表面结构的规则和方法: GB/T 10610-2009 [S]. 北京: 中国标准出版社, 2009. [25] 国家质量监督检疫总局. 产品几何技术规范(GPS)表面结构 轮廓法 相位修正滤波器的计量特性: GB/T 18777-2009 [S]. 北京: 中国标准出版社, 2009. [26] 陈挺, 金挺. 基于LabVIEW的三针自动校准系统设计[J]. 计量科学与技术, 2021, 65(8): 19-23. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2020.0414 [27] 高宇海. 塞尺厚度偏差测量装置的研制[J]. 计量科学与技术, 2022, 66(3): 58-61. [28] 吕金华, 闫立新, 岳远朋, 等. 基于LabVIEW的煤质化验数据传输系统[J]. 计量科学与技术, 2022, 66(8): 18-25. [29] 李广义. 基于LabVIEW的机器视觉检测齿轮加工质量的系统开发[J]. 中国计量, 2023(6): 98-101. [30] 许潇, 池顺鑫, 李想. 颗粒物质量浓度智慧计量平台的研制[J]. 计量科学与技术, 2022(10): 71-76. doi: 10.12338/j.issn.2096-9015.2022.0178 [31] 全国几何量工程参量计量技术委员会. JJF 1099-2018表面粗糙度比较样块校准规范[S]. 北京: 中国计量出版社, 2018. -
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