eng
Выпуск #4/2017
М.Чупов
Анализ дефектов углерод-углеродного композицион¬ного материала с помощью цифровой микроскопии
Анализ дефектов углерод-углеродного композицион¬ного материала с помощью цифровой микроскопии
Просмотры: 3598
Использование углерод-углеродных композиционных материалов, обладающих уникальными термическими, механическими и эрозионными свойствами, открывает широкие возможности для развития различных отраслей промышленности. В статье рассматривается методика контроля дефектов поверхности УУКМ "Арголон – 4DL"
УДК 67.02
ВАК 05.11.07
DOI: 10.22184/1993-8578.2017.75.4.52.63
УДК 67.02
ВАК 05.11.07
DOI: 10.22184/1993-8578.2017.75.4.52.63
Теги: carbon-carbon composite material digital microscopy углерод-углеродные композиционные материалы цифровая микроскопия
Современные научные достижения создают предпосылки к проектированию и производству принципиально новых и модернизации существующих измерительных комплексов. В частности, благодаря внедрению последних технологических новшеств в ракетно-космической отрасли рутинной задачей становится контроль геометрических дефектов и размеров.
В свою очередь, использование углерод-углеродных, композиционных материалов (УУКМ), обладающих уникальными термическими, механическими и эрозионными свойствами, открывает широкие возможности развития ракетостроения, авиационной, космической и машиностроительной техники, металлургии и судостроения. За счет снижения веса конструкции, УУКМ дают возможность увеличить скорость и дальность полетов ракет, космических и авиационных летательных аппаратов, а также позволяют повысить рабочую температуру и ресурс подшипников, поднять удельную нагрузку и температуру при горячем прессовании тугоплавких металлов и соединений. К промышленным УУКМ относятся материалы на основе объемных армированных структур из углеродных полиакрилонитрильных, гидратцеллюлозных и пековых волокон, связанных пироуглеродной, коксовой и гибридной матрицей.
В ОАО "Композит" разработан новый объемно-армированный УУКМ "Арголон – 4DL", который обладает уникальными свойствами стойкости в агрессивных средах и сохранения прочностных свойств при повышенных температурах. Поскольку данный композиционный материал используется для изготовления наконечников и других частей ракет, особые требования предъявляются к качеству поверхности.
Качество поверхностного слоя характеризуется не только шероховатостью, но и физико-механическими параметрами, наличием инородных вкраплений, прожогов, трещин, сколов, выкрашиваний и других дефектов. Заготовительные операции (этап изготовления заготовки) не позволяют обеспечить требуемую точность и качество поверхности, поэтому используются различные способы механической обработки.
Такие показатели качества, как оценка шероховатости и профиля поверхности, не дают исчерпывающих сведений о характере ее дефектов и не полностью отвечают техническим условиям, отражающим требования заказчика, в том числе не позволяют адекватно оценить морфологию (форму и глубину) характерных дефектов. Поэтому актуальной задачей является совершенствование системы показателей качества поверхности композиционных материалов, а также обоснование методов контроля и разработка программно-аппаратной методики выявления и оценки бесконтактным способом геометрических дефектов поверхности изделий из УУКМ.
На основе проведенного аналитического обзора средств бесконтактного контроля, применяемых в настоящее время, был выбран метод цифровой микроскопии. С целью анализа адекватности разрабатываемой методики контроля дефектов поверхности, частично смоделирована последовательность технологических процессов производства изделия.
На контрольных образцах изучались следующие технологические этапы получения изделия из материала "Арголон – 4DL" (рис.1):
• механическая обработка резанием на станке с ЧПУ в различных режимах (от рабочих до форсированных);
• нанесение антиокислительного покрытия пиролитического карбида кремния из газовой фазы метилсилана. На все образцы необходимо нанести одинаковое покрытие. Данный технологический этап обусловлен необходимостью защитить изделие от окисления максимальное время, что замедляет процесс сгорания от воздушного трения при полете изделия;
• высокотемпературная обработка образцов с нанесенным покрытием в одном температурном режиме, чтобы нивелировать влияние эффектов термоудара и быстрого отслоения материала, а также для возможности дальнейшей математической обработки результатов эксперимента.
После завершения каждого из вышеописанных технологических этапов проводится контроль качества поверхности изделия. Автором обоснован комплекс показателей качества поверхности исследуемого материала после завершения каждого из технологических этапов в последовательности, указанной на рис.1.
Заготовки изготавливаются путем уплотнения стержневого каркаса, собранного из углепластиковых стержней диаметром 0,7 мм, каменноугольным пеком по ГОСТ 10200 с последующей карбонизацией и высокотемпературной обработкой. В плоскости, перпендикулярной оси Z, стержни имеют послойную укладку (рис.2). В каждом отдельном слое стержни ориентированы вдоль одной из осей: X, X’, X", углы между которыми составляют 120°. Слои с различными направлениями армирования следуют друг за другом поочередно. Поверхностный слой карбида кремния или кремния может наследовать рисунок, характерный для поверхности исходной заготовки материала "Арголон – 4DL", обусловленный его стержневой структурой.
Существующая система контроля использует, в основном, качественные показатели. Предлагаемый комплекс включает также количественные показатели, в том числе новые, которые не контролировались согласно требованиям применяемых технических условий (ТУ), что является его принципиальной особенностью.
При анализе ТУ было выявлено, что контроль дефектов ведется универсальными СИ и частично проводится визуально.
После проведения механической обработки предлагается контролировать следующие дефекты:
• выкрашивание материала – нарушение геометрических параметров заготовки детали (в частности, на кромках), обусловленное свойством материала;
• выкрашивание стержней – удаление с поверхности заготовки детали отдельных стержней при механическом воздействии;
• раковина – пустоты в материале размером более структурной ячейки;
• скол – нарушение геометрических параметров заготовки детали (в частности, на кромках), обусловленное механическим воздействием;
• поверхностная трещина – нарушение сплошности материала на поверхности заготовки, не являющееся структурной особенностью материала. Длина трещины в десятки раз превышает ширину;
• посторонние включения – нехарактерные для материала элементы, которые невозможно отделить от поверхности без использования механических средств.
Согласно используемым в настоящее время ТУ, качество поверхности контролируется на наличие трещин, пор и сколов визуально и с использованием штангенциркуля по ГОСТ 166 с погрешностью измерения не более ± 0,05 мм, а также с помощью глубиномера индикаторного по ГОСТ 7661.
Средствами микроскопического и программно-математического анализа результатов приведенных выше технологических этапов целесообразно выявить корреляцию или же функциональную зависимость между характеристиками режимов механической обработки изделий из материала "Арголон – 4DL", качеством нанесения антиокислительного покрытия и временем уноса (эрозионной стойкости) материала при высокотемпературной обработке.
Для проведения эксперимента было отобрано 20 образцов материала "Арголон – 4DL".
До проведения экспериментальных исследований был произведен предварительный анализ поверхностных дефектов на исследуемых образцах по фотографиям, полученным с помощью цифрового микроскопа. Дефекты были классифицированы для определения четких критериев их оценки в контексте разработки метрологического программно-математического обеспечения. Изображения дефектов представлены на рис.3.
Для более наглядного представления дефектов предлагается рассмотреть трехмерную визуализацию цифровой фотографии исследуемой поверхности. С помощью разрабатываемого программного обеспечения фотография была преобразована в монохромный вид, затем из нее были извлечены значения яркости каждого пикселя (от 0 до 255). Значения яркости были отложены по оси аппликат, а оси абсцисс и ординат соответствовали координатной сетке цифровой фотографии.
Из представленных на рис.4 данных видно, что яркость элементов стержневого каркаса, которые находятся на исследуемой поверхности, обеспечивает существенный вклад в значения по оси аппликат. Сечения стержневого каркаса имеют большую светлоту относительно остального снимка. Однако в действительности эти элементы соответствуют гладким плоским участкам (шероховатость Ra = 0,16 мкм), полученным в результате механической обработки резанием. Таким образом, при интерпретации и обработке таких графиков выявление "истинных" поверхностных дефектов может быть затруднено.
Учитывая вышеизложенное, целесообразна разработка программно-аппаратного алгоритма, который позволил бы получать изображение, пригодное для количественного анализа дефектов поверхности УУКМ.
На рис.5а представлена фотография поверхности образца материала с единичным дефектом. Рис.5b – двухмерное представление фотографии поверхности, где ось Y – яркость (от 0 до 255 единиц), ось X – порядковый номер пикселя фотографии (отсчет значений начинается с верхнего левого угла цифрового снимка и идет по строкам). Рис.5c – трехмерное представление фотографии поверхности, где ось X – порядковый номер пикселя фотографии по горизонтали, ось Y – порядковый номер пикселя фотографии по вертикали, ось Z – яркость (от 0 до 255). Рис.5d – двухмерное представление в сечении, где ось Y – яркость (от 0 до 255), ось X – порядковый номер пикселя фотографии по горизонтали.
Из рис.5b видно, что диапазон значений с наименьшей яркостью соответствует наличию дефекта, таким образом, на снимке можно подсчитать количество дефектных областей по всей контролируемой поверхности, а по характеру графика – определить характерную усредненную форму выявленных дефектов.
На рис.5d представлен разрез по центру дефекта. Видно, что наименьшая яркость (19 единиц), то есть самый темный участок объекта на цифровой фотографии, соответствует самой глубокой точке впадины на исследуемой поверхности. Кроме того, представленная графическая модель позволяет выявить границы выкрашиваний, которые в данном эксперименте составляют от 40 до 70 пикселей.
Кроме метода цифровой микрофотографии, применялся контактный метод с использованием сертифицированного в государственном реестре средств измерений устройства FARO ARM (рис.6). Данный метод позволил провести сравнительную оценку соответствия яркости фактическим величинам глубин и выступов на поверхности. Погрешность FARO ARM составляет ±0,035 мм, но на небольшом участке измерений ее можно снизить до ±0,015 мм, этого достаточно для проведения экспериментов. Проблему достоверного определения глубины дефектов в будущем предлагается решить с помощью ввода калибровочной операции, методика которой разрабатывается.
Первичные данные с координатно-измерительного манипулятора FARO ARM получены в программном обеспечении Delcam PowerInspect. Первичные данные с цифрового микроскопа получены с помощью сред программирования Python и Octave. Математическая обработка данных проводилась в Excel.
Для сравнительной оценки было выполнено измерение рельефа поверхности контактным методом (игольчатым щупом) по одной линии от кромки объекта (рис.7). Длина области измерения – 8,39 мм.
На рис.8а приведены результаты измерения глубины впадинок контактным способом, а на рис.8b – данные, полученные с цифрового микроскопа. В обоих случаях шаг измерения составлял 0,01 мм. На указанных графиках видно, что в целом характер кривых по линиям тренда совпадает. Разброс данных, полученных с цифрового микроскопа, вероятно, обусловлен шумами регистрирующей матрицы, не оптимально выставленным освещением и бликами поверхности материала (возможно, что материал целесообразно матировать специальным спреем).
Для приведения контактных измерительных и фотографических данных в одну систему координат, при получении данных с микроскопа была использована масштабная мера, и затем был определен вес одного пикселя, который и принимается за частоту дискретизации получения данных или шаг и составляет указанные выше 0,01 мм. График, полученный контактным методом измерений, изначально имел неравномерный шаг (от 0,02 до 0,07 мм), поэтому данные были аппроксимированы методом кусочно-линейной аппроксимации в Excel.
Данные измерений были сопоставлены таким образом, что по оси абсцисс были представлены измеренные глубины и выступы, а по оси ординат – яркость пикселей фотографии, которые могут принимать значения от 0 до 255.
На рис.9а виден некоторый разброс данных. Полученные 839 значений для упрощения представления были усреднены до 42 значений с интервалами усреднения, включающими 20 значений. Ниже представлены формулы для получения средних значений по интервалам:
,
где xi и yi – значения глубин впадин (или высот выступов) и яркостей с шагом 0,01 мм на одинаковом расстоянии от кромки исследуемого материала, соответственно.
Коэффициент детерминации R2 вычисляется по формуле:
,
где: yi – реальные значения y в каждом наблюдении; ŷi – значения, предсказанные моделью; ȳ – среднее по всем реальным значениям yi.
R2 показывает, насколько условная дисперсия модели отличается от дисперсии реальных значений y. Если этот коэффициент близок к 1, то условная дисперсия модели достаточно мала и весьма вероятно, что модель хорошо описывает данные. Если же коэффициент R2 много меньше, то модель скорее всего не отражает реальное положение вещей.
В нашем случае R2 = 0,89, что в целом свидетельствует о верности предположения о функциональной взаимосвязи увеличения глубины с уменьшением яркости пикселя и увеличения высоты с увеличением яркости пикселя.
Условия получения изображений с оптимальной информативностью о дефектах можно сформулировать следующим образом:
• дефект должен полностью попадать в поле зрения микроскопа, начиная с границ до самой глубокой впадины;
• светочувствительность должна быть настроена таким образом, чтобы были видны пороговые значения яркости на границах и в самой глубокой точке объекта (то же справедливо для выступов;
• ввиду аберраций из-за неточности выполнения линзы микроскопа, дефектная область должна помещаться в центральную зону поля зрения микроскопа;
• весь анализируемый диапазон значений глубин и высот должен находиться в пределах установленной глубины резкости;
• при детальном измерении дефектов проектируемая измерительная система должна иметь возможность перемещения микроскопа относительно исследуемой поверхности. Соответственно, величина перемещения центра ПЗС-матрицы должна отслеживаться специальными измерительными автоматизированными линейками;
• освещение должно быть выставлено таким образом, чтобы отсутствовали блики и тени, которые являются одной из основных проблем для получения корректных входных данных для анализа. Может быть целесообразным матирование поверхности материала с помощью спрея.
Чтобы упростить и сделать более эффективной проектируемую измерительную системы, имеет смысл воспользоваться методами машинного обучения, которые позволят классифицировать объекты. Также можно запрограммировать алгоритм поиска и подсчета дефектов и их метрических характеристик. При определенных подходах (нейронные сети) классификация, определение и подсчет поверхностных дефектов могут вестись в автоматизированном режиме, что обеспечит весомое преимущество перед традиционными измерительными системами.
Таким образом, результаты проведенных исследований заключаются в следующем:
• определены исследуемые параметры качества поверхности изделия из материала "Арголон–4DL": шероховатость, трещины, углубления, выкрашивания, пористость, волнистость;
• определена задача выявления влияния указанных параметров на качество нанесения антиокислительного покрытия;
• поставлена задача по разработке программного обеспечения для получения корректных для анализа данных об объекте и количественной оценке наиболее характерных дефектов поверхности;
• определена задача оценки внутренней структуры материала по цифровым изображениям граней заготовки;
• поставлена задача по разработке методики метрологического контроля на основе данных цифровой фотографии;
• поставлена задача по анализу погрешности полученных данных.
ЛИТЕРАТУРА
1. Антонов Е.И., Ридгер В.В., Ткачев JI.A. Расчет двухзеркального сканера с осями, не лежащими в плоскости зеркала. ОМП. 1984. № 2. C. 67.
2. Апенко М.И., Дубовик A.C. Прикладная оптика. – М.: Наука, 1982. С. 97.
3. Бабаев A.A. Авиационный тепловизор с круговой разверткой визирного луча // ОМП. 1980. № 1. С. 17.
4. Бабаев A.A. Пяти-зеркальный узел сканирования тепловизора с мозаичным приемником // ОМП. 1984. № 4. С. 58.
5. Бахмутский В.Ф., Гореликов Н.И. Оптоэлектроника в измерительной технике. – М.: Машиностроение, 1979. C. 272.
6. Батаян П.В., Коняхин И.А., Панков Э.Д. Контрольные элементы автоколлимационных угломеров с улучшенными метрологическими характеристиками // ОЖ. Т. 64. № 1. С. 61.
7. Брусков A.M., Брусков В.М. Конструирование зеркально-призменных оптико-механических узлов. – М.: Машиностроение, 1987. C. 144.
8. Буланов И.М., Воробей В.В. Технология ракетных и аэрокосмических конструкций из композиционных материалов. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1998. C. 145.
9. Васильева И.И. Механические и оптико-механические приборы для линейных измерений. – Л.: СЗПИ, 1978. C. 80.
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: ТЕХНОСФЕРА, 2012. 1104 c.
11. Иванов А.Г. Измерительные приборы в машиностроении. Учеб. пособ. для студ. приборостроительных специальностей вузов. – М.: Изд-во стандартов, 1981. C. 89.
12. Неизвестный С.И. Никулин О.Ю. Приборы с зарядовой связью. Устройство и основные принципы работы // Специальная техника. 1999. № 4. Электронный ресурс. http://st.ess.ru/publications/articles/nikulin2/nikulin.htm.
13. Скворцов Г.Е., Панов В.А, Поляков Н.И., Федин Л.А. Микроскопы. – Л.: Издательство "Машиностроение", 1969. Электронный ресурс: http://ccd.apollophone.ru/index.php.
* Технологический университет, г. Королев, Московская область / University of technology, Korolev, Moscow region.
В свою очередь, использование углерод-углеродных, композиционных материалов (УУКМ), обладающих уникальными термическими, механическими и эрозионными свойствами, открывает широкие возможности развития ракетостроения, авиационной, космической и машиностроительной техники, металлургии и судостроения. За счет снижения веса конструкции, УУКМ дают возможность увеличить скорость и дальность полетов ракет, космических и авиационных летательных аппаратов, а также позволяют повысить рабочую температуру и ресурс подшипников, поднять удельную нагрузку и температуру при горячем прессовании тугоплавких металлов и соединений. К промышленным УУКМ относятся материалы на основе объемных армированных структур из углеродных полиакрилонитрильных, гидратцеллюлозных и пековых волокон, связанных пироуглеродной, коксовой и гибридной матрицей.
В ОАО "Композит" разработан новый объемно-армированный УУКМ "Арголон – 4DL", который обладает уникальными свойствами стойкости в агрессивных средах и сохранения прочностных свойств при повышенных температурах. Поскольку данный композиционный материал используется для изготовления наконечников и других частей ракет, особые требования предъявляются к качеству поверхности.
Качество поверхностного слоя характеризуется не только шероховатостью, но и физико-механическими параметрами, наличием инородных вкраплений, прожогов, трещин, сколов, выкрашиваний и других дефектов. Заготовительные операции (этап изготовления заготовки) не позволяют обеспечить требуемую точность и качество поверхности, поэтому используются различные способы механической обработки.
Такие показатели качества, как оценка шероховатости и профиля поверхности, не дают исчерпывающих сведений о характере ее дефектов и не полностью отвечают техническим условиям, отражающим требования заказчика, в том числе не позволяют адекватно оценить морфологию (форму и глубину) характерных дефектов. Поэтому актуальной задачей является совершенствование системы показателей качества поверхности композиционных материалов, а также обоснование методов контроля и разработка программно-аппаратной методики выявления и оценки бесконтактным способом геометрических дефектов поверхности изделий из УУКМ.
На основе проведенного аналитического обзора средств бесконтактного контроля, применяемых в настоящее время, был выбран метод цифровой микроскопии. С целью анализа адекватности разрабатываемой методики контроля дефектов поверхности, частично смоделирована последовательность технологических процессов производства изделия.
На контрольных образцах изучались следующие технологические этапы получения изделия из материала "Арголон – 4DL" (рис.1):
• механическая обработка резанием на станке с ЧПУ в различных режимах (от рабочих до форсированных);
• нанесение антиокислительного покрытия пиролитического карбида кремния из газовой фазы метилсилана. На все образцы необходимо нанести одинаковое покрытие. Данный технологический этап обусловлен необходимостью защитить изделие от окисления максимальное время, что замедляет процесс сгорания от воздушного трения при полете изделия;
• высокотемпературная обработка образцов с нанесенным покрытием в одном температурном режиме, чтобы нивелировать влияние эффектов термоудара и быстрого отслоения материала, а также для возможности дальнейшей математической обработки результатов эксперимента.
После завершения каждого из вышеописанных технологических этапов проводится контроль качества поверхности изделия. Автором обоснован комплекс показателей качества поверхности исследуемого материала после завершения каждого из технологических этапов в последовательности, указанной на рис.1.
Заготовки изготавливаются путем уплотнения стержневого каркаса, собранного из углепластиковых стержней диаметром 0,7 мм, каменноугольным пеком по ГОСТ 10200 с последующей карбонизацией и высокотемпературной обработкой. В плоскости, перпендикулярной оси Z, стержни имеют послойную укладку (рис.2). В каждом отдельном слое стержни ориентированы вдоль одной из осей: X, X’, X", углы между которыми составляют 120°. Слои с различными направлениями армирования следуют друг за другом поочередно. Поверхностный слой карбида кремния или кремния может наследовать рисунок, характерный для поверхности исходной заготовки материала "Арголон – 4DL", обусловленный его стержневой структурой.
Существующая система контроля использует, в основном, качественные показатели. Предлагаемый комплекс включает также количественные показатели, в том числе новые, которые не контролировались согласно требованиям применяемых технических условий (ТУ), что является его принципиальной особенностью.
При анализе ТУ было выявлено, что контроль дефектов ведется универсальными СИ и частично проводится визуально.
После проведения механической обработки предлагается контролировать следующие дефекты:
• выкрашивание материала – нарушение геометрических параметров заготовки детали (в частности, на кромках), обусловленное свойством материала;
• выкрашивание стержней – удаление с поверхности заготовки детали отдельных стержней при механическом воздействии;
• раковина – пустоты в материале размером более структурной ячейки;
• скол – нарушение геометрических параметров заготовки детали (в частности, на кромках), обусловленное механическим воздействием;
• поверхностная трещина – нарушение сплошности материала на поверхности заготовки, не являющееся структурной особенностью материала. Длина трещины в десятки раз превышает ширину;
• посторонние включения – нехарактерные для материала элементы, которые невозможно отделить от поверхности без использования механических средств.
Согласно используемым в настоящее время ТУ, качество поверхности контролируется на наличие трещин, пор и сколов визуально и с использованием штангенциркуля по ГОСТ 166 с погрешностью измерения не более ± 0,05 мм, а также с помощью глубиномера индикаторного по ГОСТ 7661.
Средствами микроскопического и программно-математического анализа результатов приведенных выше технологических этапов целесообразно выявить корреляцию или же функциональную зависимость между характеристиками режимов механической обработки изделий из материала "Арголон – 4DL", качеством нанесения антиокислительного покрытия и временем уноса (эрозионной стойкости) материала при высокотемпературной обработке.
Для проведения эксперимента было отобрано 20 образцов материала "Арголон – 4DL".
До проведения экспериментальных исследований был произведен предварительный анализ поверхностных дефектов на исследуемых образцах по фотографиям, полученным с помощью цифрового микроскопа. Дефекты были классифицированы для определения четких критериев их оценки в контексте разработки метрологического программно-математического обеспечения. Изображения дефектов представлены на рис.3.
Для более наглядного представления дефектов предлагается рассмотреть трехмерную визуализацию цифровой фотографии исследуемой поверхности. С помощью разрабатываемого программного обеспечения фотография была преобразована в монохромный вид, затем из нее были извлечены значения яркости каждого пикселя (от 0 до 255). Значения яркости были отложены по оси аппликат, а оси абсцисс и ординат соответствовали координатной сетке цифровой фотографии.
Из представленных на рис.4 данных видно, что яркость элементов стержневого каркаса, которые находятся на исследуемой поверхности, обеспечивает существенный вклад в значения по оси аппликат. Сечения стержневого каркаса имеют большую светлоту относительно остального снимка. Однако в действительности эти элементы соответствуют гладким плоским участкам (шероховатость Ra = 0,16 мкм), полученным в результате механической обработки резанием. Таким образом, при интерпретации и обработке таких графиков выявление "истинных" поверхностных дефектов может быть затруднено.
Учитывая вышеизложенное, целесообразна разработка программно-аппаратного алгоритма, который позволил бы получать изображение, пригодное для количественного анализа дефектов поверхности УУКМ.
На рис.5а представлена фотография поверхности образца материала с единичным дефектом. Рис.5b – двухмерное представление фотографии поверхности, где ось Y – яркость (от 0 до 255 единиц), ось X – порядковый номер пикселя фотографии (отсчет значений начинается с верхнего левого угла цифрового снимка и идет по строкам). Рис.5c – трехмерное представление фотографии поверхности, где ось X – порядковый номер пикселя фотографии по горизонтали, ось Y – порядковый номер пикселя фотографии по вертикали, ось Z – яркость (от 0 до 255). Рис.5d – двухмерное представление в сечении, где ось Y – яркость (от 0 до 255), ось X – порядковый номер пикселя фотографии по горизонтали.
Из рис.5b видно, что диапазон значений с наименьшей яркостью соответствует наличию дефекта, таким образом, на снимке можно подсчитать количество дефектных областей по всей контролируемой поверхности, а по характеру графика – определить характерную усредненную форму выявленных дефектов.
На рис.5d представлен разрез по центру дефекта. Видно, что наименьшая яркость (19 единиц), то есть самый темный участок объекта на цифровой фотографии, соответствует самой глубокой точке впадины на исследуемой поверхности. Кроме того, представленная графическая модель позволяет выявить границы выкрашиваний, которые в данном эксперименте составляют от 40 до 70 пикселей.
Кроме метода цифровой микрофотографии, применялся контактный метод с использованием сертифицированного в государственном реестре средств измерений устройства FARO ARM (рис.6). Данный метод позволил провести сравнительную оценку соответствия яркости фактическим величинам глубин и выступов на поверхности. Погрешность FARO ARM составляет ±0,035 мм, но на небольшом участке измерений ее можно снизить до ±0,015 мм, этого достаточно для проведения экспериментов. Проблему достоверного определения глубины дефектов в будущем предлагается решить с помощью ввода калибровочной операции, методика которой разрабатывается.
Первичные данные с координатно-измерительного манипулятора FARO ARM получены в программном обеспечении Delcam PowerInspect. Первичные данные с цифрового микроскопа получены с помощью сред программирования Python и Octave. Математическая обработка данных проводилась в Excel.
Для сравнительной оценки было выполнено измерение рельефа поверхности контактным методом (игольчатым щупом) по одной линии от кромки объекта (рис.7). Длина области измерения – 8,39 мм.
На рис.8а приведены результаты измерения глубины впадинок контактным способом, а на рис.8b – данные, полученные с цифрового микроскопа. В обоих случаях шаг измерения составлял 0,01 мм. На указанных графиках видно, что в целом характер кривых по линиям тренда совпадает. Разброс данных, полученных с цифрового микроскопа, вероятно, обусловлен шумами регистрирующей матрицы, не оптимально выставленным освещением и бликами поверхности материала (возможно, что материал целесообразно матировать специальным спреем).
Для приведения контактных измерительных и фотографических данных в одну систему координат, при получении данных с микроскопа была использована масштабная мера, и затем был определен вес одного пикселя, который и принимается за частоту дискретизации получения данных или шаг и составляет указанные выше 0,01 мм. График, полученный контактным методом измерений, изначально имел неравномерный шаг (от 0,02 до 0,07 мм), поэтому данные были аппроксимированы методом кусочно-линейной аппроксимации в Excel.
Данные измерений были сопоставлены таким образом, что по оси абсцисс были представлены измеренные глубины и выступы, а по оси ординат – яркость пикселей фотографии, которые могут принимать значения от 0 до 255.
На рис.9а виден некоторый разброс данных. Полученные 839 значений для упрощения представления были усреднены до 42 значений с интервалами усреднения, включающими 20 значений. Ниже представлены формулы для получения средних значений по интервалам:
,
где xi и yi – значения глубин впадин (или высот выступов) и яркостей с шагом 0,01 мм на одинаковом расстоянии от кромки исследуемого материала, соответственно.
Коэффициент детерминации R2 вычисляется по формуле:
,
где: yi – реальные значения y в каждом наблюдении; ŷi – значения, предсказанные моделью; ȳ – среднее по всем реальным значениям yi.
R2 показывает, насколько условная дисперсия модели отличается от дисперсии реальных значений y. Если этот коэффициент близок к 1, то условная дисперсия модели достаточно мала и весьма вероятно, что модель хорошо описывает данные. Если же коэффициент R2 много меньше, то модель скорее всего не отражает реальное положение вещей.
В нашем случае R2 = 0,89, что в целом свидетельствует о верности предположения о функциональной взаимосвязи увеличения глубины с уменьшением яркости пикселя и увеличения высоты с увеличением яркости пикселя.
Условия получения изображений с оптимальной информативностью о дефектах можно сформулировать следующим образом:
• дефект должен полностью попадать в поле зрения микроскопа, начиная с границ до самой глубокой впадины;
• светочувствительность должна быть настроена таким образом, чтобы были видны пороговые значения яркости на границах и в самой глубокой точке объекта (то же справедливо для выступов;
• ввиду аберраций из-за неточности выполнения линзы микроскопа, дефектная область должна помещаться в центральную зону поля зрения микроскопа;
• весь анализируемый диапазон значений глубин и высот должен находиться в пределах установленной глубины резкости;
• при детальном измерении дефектов проектируемая измерительная система должна иметь возможность перемещения микроскопа относительно исследуемой поверхности. Соответственно, величина перемещения центра ПЗС-матрицы должна отслеживаться специальными измерительными автоматизированными линейками;
• освещение должно быть выставлено таким образом, чтобы отсутствовали блики и тени, которые являются одной из основных проблем для получения корректных входных данных для анализа. Может быть целесообразным матирование поверхности материала с помощью спрея.
Чтобы упростить и сделать более эффективной проектируемую измерительную системы, имеет смысл воспользоваться методами машинного обучения, которые позволят классифицировать объекты. Также можно запрограммировать алгоритм поиска и подсчета дефектов и их метрических характеристик. При определенных подходах (нейронные сети) классификация, определение и подсчет поверхностных дефектов могут вестись в автоматизированном режиме, что обеспечит весомое преимущество перед традиционными измерительными системами.
Таким образом, результаты проведенных исследований заключаются в следующем:
• определены исследуемые параметры качества поверхности изделия из материала "Арголон–4DL": шероховатость, трещины, углубления, выкрашивания, пористость, волнистость;
• определена задача выявления влияния указанных параметров на качество нанесения антиокислительного покрытия;
• поставлена задача по разработке программного обеспечения для получения корректных для анализа данных об объекте и количественной оценке наиболее характерных дефектов поверхности;
• определена задача оценки внутренней структуры материала по цифровым изображениям граней заготовки;
• поставлена задача по разработке методики метрологического контроля на основе данных цифровой фотографии;
• поставлена задача по анализу погрешности полученных данных.
ЛИТЕРАТУРА
1. Антонов Е.И., Ридгер В.В., Ткачев JI.A. Расчет двухзеркального сканера с осями, не лежащими в плоскости зеркала. ОМП. 1984. № 2. C. 67.
2. Апенко М.И., Дубовик A.C. Прикладная оптика. – М.: Наука, 1982. С. 97.
3. Бабаев A.A. Авиационный тепловизор с круговой разверткой визирного луча // ОМП. 1980. № 1. С. 17.
4. Бабаев A.A. Пяти-зеркальный узел сканирования тепловизора с мозаичным приемником // ОМП. 1984. № 4. С. 58.
5. Бахмутский В.Ф., Гореликов Н.И. Оптоэлектроника в измерительной технике. – М.: Машиностроение, 1979. C. 272.
6. Батаян П.В., Коняхин И.А., Панков Э.Д. Контрольные элементы автоколлимационных угломеров с улучшенными метрологическими характеристиками // ОЖ. Т. 64. № 1. С. 61.
7. Брусков A.M., Брусков В.М. Конструирование зеркально-призменных оптико-механических узлов. – М.: Машиностроение, 1987. C. 144.
8. Буланов И.М., Воробей В.В. Технология ракетных и аэрокосмических конструкций из композиционных материалов. – М.: Издательство МГТУ им. Н.Э.Баумана, 1998. C. 145.
9. Васильева И.И. Механические и оптико-механические приборы для линейных измерений. – Л.: СЗПИ, 1978. C. 80.
10. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. – М.: ТЕХНОСФЕРА, 2012. 1104 c.
11. Иванов А.Г. Измерительные приборы в машиностроении. Учеб. пособ. для студ. приборостроительных специальностей вузов. – М.: Изд-во стандартов, 1981. C. 89.
12. Неизвестный С.И. Никулин О.Ю. Приборы с зарядовой связью. Устройство и основные принципы работы // Специальная техника. 1999. № 4. Электронный ресурс. http://st.ess.ru/publications/articles/nikulin2/nikulin.htm.
13. Скворцов Г.Е., Панов В.А, Поляков Н.И., Федин Л.А. Микроскопы. – Л.: Издательство "Машиностроение", 1969. Электронный ресурс: http://ccd.apollophone.ru/index.php.
* Технологический университет, г. Королев, Московская область / University of technology, Korolev, Moscow region.
Отзывы читателей
