吃屎的玩意.docx

《吃屎的玩意.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《吃屎的玩意.docx（31页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、第1章绪论11研究背景与意义本文的研窕背景是在视觉粗糙度测量中，光源对于获取高质量的表面图像至关重要。不同的光源和照明条件会对成像结果产生显著影响，从而影响粗糙度测量的准确性和重复性。例如，不当的光照可能导致阴影、高光、反射等光学现象，这些现象会干扰图像分析，导致测量结果偏差。因此，光源干扰的分析对于提高测量精度和优化系统性能具有重要意义。电磁波散射模拟是研究表面粗糙度影响光波传播特性的一种方法。通过模拟散射过程，研究者可以更深入地理解光与表面间的相互作用，从而指导实验设置，如光源类型的选择、照明角度的调整等，以减少光源干扰。同时在分析光源干扰的同样能够正确意识到粗糙度在各领域发展过程中起到的

2、重耍作用，就这里提到的粗糙度而言，实际就表示表面表现出来的几何不规则性、粗糙程度。通过研究发现，对于光学领域来说，粗糙度和光的传播、反射间有着非常紧密的影响关系。例如，在光学元件表面有粗糙度存在的情况下，大概率就会用起光线的散射，继而使光学元件性能持续降低小。基于这一影响关系，在对光学元件进行制造设计的过程中，要提高对表面粗糙度的重视，通过采取合理措施进行精准控制，以实现对元件性能的提高；对于机械工程领域来说，粗糙度同样非常重要。研究发现，表面粗糙度会对摩擦、磨损、润滑等性能带来显著影响工基于此，在进行机械零件制造和设计的过程中，通过对表面粗糙度的精准控制，能够实现对零件性能、寿命的显著提高：

3、对于材料科学领域来说，表面粗糙度和材料表面能量、化学反应间都有着非常紧密的联系。例如，在表面有粗糙度存在的情况下，就会用起表面能量的增加，继而使化学反应速率持续提高。基于此，在对材料进行制备和研窕的过程中，通过对表面粗糙度进行精准控制，能够保证材料性质满足实际需求。基于上述内容，粗糙度的重要性不言而喻，对表面性能、应用都有非常显著的影响。在这种情况下，需要提高对表面粗糙度的重视，通过精准的控制，以实现对材料、机械零件等性能的提高。本文在研究的过程中，基于电磁波在表面粗糙度不同样块中的散射特性，继而对光源强度干扰表而粗糙度测量和散射特性间的影响关系进行全面探究，使表面粗糙度的精准测量、实际应用提

4、供一定的借鉴和参考。除此之外，本文基于研究需要，构建出完善的仿真模型，同时进行了二维图的绘制，以保证仿真模型设计的合理。本文得到的研究结论能够为分析光源干扰对于优化测量系统设计具有指导作用以及相关应用的深入研窕提供一定的参考价值。1.2国内外研究现状2018年，朱孔凤等学者经过长时间的研究，继而提出一种全新的图像清晰度评价函数，主要是基于对改进梯度算子的使用，继而来对图像梯度幅度进行计算，同时实现了对清晰度评分的精准计算。根据得到的结果显示，通过运用这种评价函数，能够有效保障图像清晰度评估的精准。2019年，曹健渭;等学者基于现实需求，针对平磨表面粗糙度，选择对散斑纹理变差函数进行运用。通过运

5、用一个散斑发生器，继而得到一系列散斑图像，结合散斑纹理变差函数，继而来对平磨表面粗糙度进行评价。根据得到的结果显示，通过运用这种方法，能够有效提高平磨表面粗糙度测量的精准性。2020年，冯精武.等学者针对调焦系统的数字图像清晰度评价函数进行了系统性的研究。经过长忖间的研究，继而提出了基于图像灰度梯度的清晰度评价函数，通过实验进行了评估。根据得到的结果显示，通过运用该函数，能够实现对数字图像清晰度的精准评价。2021年，陈勇“川等学者在研究的过程中，针对视觉感知，提出一种彩色图像质量枳极评价方法。对于这种方法来说，主要运用了基于人眼特征的彩色图像质量评价算法，同时对人眼对图像质量的主观感知现象进

6、行了结合。2018年，付燕“”等学者经过长时间的研究，继而提出一种真彩色图像客观质量评价方法，对于这种方法来说，主要是通过对人视觉系统在面对图像颜色、对比度时表现出来的感知特性进行利用，结合人眼感知模型，通过对图像的评价，继而实现对图像质量的精准评价。2019年，吴成中g等在研究的过程中，重点关注以机器视觉为基础的注射液不溶异物检测方法，主要是通过对图像处理技术的运用，继而实现对其中异物的检测，这使得检测的效率、精准性都有了很大程度的提高。2020年，刘坚I等学者基于现实需求，结合图像质量，针对磨削表面粗糙度提出了一种检测方法，主要是通过对机器视觉技术的运用，继而针对表面图像进行整体的处理、分

7、析，继而实现对表面粗糙度的精准评价。2021年，瞿雪元”等学者对带钢表面粗糙度的研窕现状进行了讨论，基于以往的研究成果，选择通过对机器视觉技术的合理使用，继而来对带钢表面进行实时检测、评价，通过采取这种方法，使得生产效率、产品质量都得到了很大程度的提高。2022年，易怀安I等学者通过对神经网络、仿真数据的综合把握，继而提出粗糙度分类检测方法，通过对该方法的运用，能够达到粗糙度自动分类的目的，使粗糙度的检测、评价效率得到显著提高。2018年，GavriIal等学者在进行研究的过程中，重点关注零件倾斜和数字图像处理表面质量评价间的影响关系。根据得到的结论显示，在存在零件倾斜的情况下，会使表面质量出

8、现误差，通常需要基于数字图像进行修正。1995年，王世华“”等学者基于现实需求，维而设计出一种便携式激光表面粗糙度测量仪1.RM-I1.主要是基于激光散射，通过运用半导体器件，继而来对激光经过工件表面是出现的反射信号进行收集，通过对散射光特征值Sn的运用，继而来对工件表面粗糙度信息进行精准的表征。1997年，卢荣胜加等学者在进行研究的过程中，通过对CCD传感器的利用，继而得到点激光经过一维粗糙表面时的反射图像，基于对角解析度散射情况的分析，以实现对表面粗糙度的精准表征，最终得到了良好的关联关系。1998年，余慧,等学者在研究时，着重关注光聚焦探测法，通过对两个光电二极管的运用，针对物体表面发射

9、同一束激光信号进行接收，基于不同的强度，继而来对被测点的高低进行判断。2019年，DhanaSekarE等学者在进行研窕时，通过对机器视觉技术的运用，维而来对模糊图像进行恢复，以实现对表面粗糙度的精准评价。根据结论显示，通过机器视觉技术能够实现对图像的良好恢复，同时能够运用到粗糙度的评价中。2020年，BahUbaiIiM等学者在研究的过程中，重点关注环境光照对数字图像质量因素表现出来的鲁棒性。根据研究结论显示，由于会表现出一定的鲁棒性，因此能够被运用到表面质量的评价中。2021年，KUmar刈等学者探究利用自适应神经模糊推理系统（ANFlS）的机器视觉系统对微车削多响应变量的在线预测。根据得

10、到的结论显示，通过对机器视觉技术和ANFIS的运用，能够对微车削多响应变量进行精准的在线预测。2022年，Yuan1.i等学者在研究的过程中，重点关注表面方向和机器视觉表面粗糙度评价间的影响关系。根据得到的结论显示，表面方向会对机器视觉表面粗糙度评价带来显著影响，在进行评价的过程中，需要对该因素进行合理的修正。13研究方法对于本课题的研究首先要根据测量需求和被测物体的特性，选择合适光源的波长、光强、均匀性等参数以及不同的粗糙度表面。同忖要全面把握COnISOIMUltiPhySiCS仿真软件和电磁波散射原理。针对电磁波散射原理进行全面的探究，精准把握各种散射情况，包括表现出来的特性，掌握Com

11、$olMUltiPhySiCS仿真软件的使用方法。基于研究目标，对不同光源强度、表面粗糙度的样块进行设计，同忖对这些样块进行仿真模拟，基于对粗糙度参数、光源参数的改变，继而来对电磁波散射的特性进行深层次、全方位的探究。基于得到的仿真结果，对仿真模型二维图进行绘制，使研究人员能够更全面的理解模型和结果。总结模拟结果，对基于不同光源强度、表面粗糙度样块表现出来的散射特性进行对比，继而探究参数和散射结果间的影响关系，使视觉粗糙度测量、电磁波散射特性的研究能够获得一定的参考和借鉴。提出研究方向。基于对模拟结果的总结，阐述研究的不足，提出未来需要重点探究的内容，使相关研究能够获得具有很强现实价值的参考。

12、第2章电磁波散射仿真与模型设计2.1引言第一章介绍了选择合适的光源强度对于测量表面粗糙度获得精准数据的重要性，通过改变光源的某一参数（光源波长、光源亮度、光源入射角、环境光源等）来实现不同的光源强度对于同一粗糙面所获得的平均能量统一，最重要的就是要了解ComsolMultiphysics仿真软件和电磁波散射原理，对基于机器视觉的表面粗糙度检测方法研究现状进行总结和回顾，同时提出本文运用的研究方法。基于实现通过利用COMSO1.MUItiPhySiC$软件进行电磁波散射仿真、模型设计的目的，在进行研究的过程中，必须要精准把握各种光源强度，针对选择粗糙度表面的定义、表现出来的特性进行全方位的研究，

13、同付要掌握电磁波散射原理，进行仿真和模型设计，最后，对电磁波散射要有全面的认识，构建出性能良好、功能完善的实验平台。本章节主要是对运用的数学模型推导、粗糙度表面定义和特性进行阐述，探究电磁波散射原理，使设计仿真与模型能够具有坚实的理论支撑，同时针对基于COMSO1.Multiphysics的电磁波散射仿真和模型设计进行详细论述和选择。2.2视觉粗糙度测量的方法选择合适的视觉粗糙度测量方法需考虑多方面因素，包括测量精度要求、样品材料、表面状态、以及成本和运行效率等。在实际应用中，可能需要结合多种技术和方法来满足特定的测量需求。视觉粗糙度测量通常涉及使用光学设备和图像处理技术来评估材料表面的微观几

14、何形貌。以下是一些常用的视觉粗糙度测量方法：（1）光学轮廓仪：实际就是一种非接触式的表面粗糙度测量设备。通过对白光干涉、激光扫描技术的运用，继而获得表面的三维轮廓图。通过分析这些图，可以计算出粗糙度参数，如Ra（平均粗糙度）、Rz（最大高度）等。（2）激光共焦显微镜：激光共焦显微镜使用激光和一个针孔光阑来获得高分辨率的表面图像。它可以提供表面的三维形态信息，并可用于测量粗糙度和其他表面特征。（3）白光干涉仪：通过白光源形成的干涉条纹，继而实现对表面轮廓的精准测量。针对于这里的白光来说，由于会表现出非常显著的低相干性，因此这种方法适用于快速扫描和测量粗糙表面。(4)数字全息显微镜：数字全息显微镜

15、通过记录和重建散射光的波前来获得表面的三维形貌。这种方法可以在没有机械扫描的情况卜完成测量，并且具有较高的分辨率。(5)结构光扫描：主要是将特定光学图案投射到被测物体表面，针对图案如何由于表面不平整而出现变形，最终实现对粗糙度的测量。这可以提供快速精确的三维表面形貌。(6)相位移技术：相位移技术通过改变光源的相位来增强干涉图像的对比度，从而提高测量精度。它通常与干涉仪一起使用，用于精确测量表面粗糙度。(7)散斑图分析：散斑图是由粗糙表面散射光产生的随机亮暗图案。通过分析散斑图的统计特征，可以推断出表面的粗糙度信息。(8)原子力显微镜(AFM)：尽管原子力显微镜不属于传统意义上的“视觉”测量方法

16、，它使用探针在样品表面微观扫描以获得表面特征，但它可以提供纳米级别的精细表面结构信息，有时也被用于对视觉测量结果的验证。2. 3粗糙表面的分类对于本文研究的粗糙表面来说，基于形态特征的不同，主要包括有平滑表面、粗糙平面、凹凸不平的平面等。就粗糙表面而言，同样能够基于形态特征表现出来的规律性进行分类，包括有规律、非规律两种。对于规律粗糙表面来说，通常都会表现出特定的几何形态和排列规律，通过采取合理的制造工艺、加工方法便能得到这种规律粗糙表面，包括光刻、激光加工等。同时，这种规律粗糙表面往往会表现出显著的功能性，包括对材料附着力的增强、对材料表面积的增加等。而对于非规律粗糙表面来说，基本不会有几何形态和分布规律的存在，整体比较杂乱，基本都是材料的固有形式，通过加工、制造也会一定概率会形成这类粗糙表面。通常会对材料各种性质带来显著影响，包括表面摩擦和疲劳等。规律一维