一种基于白光干涉测量的微观地形测量和补偿方法,用于基于白光干涉测量的关键组件表面.
Junying Chen1, Boxuan Wang1, Xiuyu Chen1
1College of Marine Equipment and Mechanical Engineering, Jimei University, Xiamen 361000, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 14, 2023
概括
精确的表面测量对于评估加工组件中的应力度至关重要. 这项研究开发了使用白光干扰度和人工智能的新方法,以准确测量研磨槽和加工残留物,改进应力分析.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 计量学 计量学 计量学
- 表面工程是什么?表面工程是什么?
背景情况:
- 加工组件中的表面应力度来自研磨槽和工具残留物.
- 精确的表面计量对于评估这种应力度至关重要.
- 现有的测量技术,如白光干扰测量 (WLI),面临着的表面特征带来的挑战.
研究的目的:
- 开发和验证精确的测量技术,用于评估加工组件的表面应力度.
- 为了解决由研磨槽引起的白光干扰测量 (WLI) 中的测量扭曲.
- 建立一种用于表征表面残留物及其对应力影响的实用方法.
主要方法:
- 采用白光干涉测量 (WLI),使用值和立方线插值来弥补来自的研磨槽的测量扭曲.
- 原子力显微镜 (AFM) 用于验证WLI补偿结果.
- 一种新的方法结合了微观的3D微观地形点云和超深场融合图像进行残留分析.
- 用U-net语义细分网络来识别聚变图像中的残留物.
主要成果:
- 使用立方线间波的WLI补偿方法与AFM测量结果有很好的一致性.
- 一种实用方法成功地同时获得了3D微观地形点云和表面残留物超深场聚变图像.
- 该U-net网络实现了91.06%的识别准确度,用于识别加工残留物.
- 综合数据提供了详细的残留特征信息 (高度,位置,尺寸).
结论:
- 开发的WLI补偿技术有效地解决了研磨槽引起的测量扭曲.
- 结合点云和聚变图像方法,再加上人工智能,可以准确地描述表面残留物.
- 这项研究提供了基本数据,以了解和减轻加工部件的表面应力度.
