Оценка шероховатости поверхности изделий для формирования фотонных тераструй на основе изменения яркости цифрового изображения Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 621.319.4:620.179

ОЦЕНКА ШЕРОХОВАТОСТИ ПОВЕРХНОСТИ ИЗДЕЛИЙ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ФОТОННЫХ ТЕРАСТРУЙ НА ОСНОВЕ ИЗМЕНЕНИЯ ЯРКОСТИ ЦИФРОВОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ

Игорь Владиленович Минин

Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, профессор кафедры метрологии и технологии оптического производства, тел. (383)361-07-45, e-mail: [email protected]

Олег Владиленович Минин

Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, зав. кафедрой метрологии и технологии оптического производства, пофессор, тел. (383)361-07-45, e-mail: [email protected]

Геннадий Владимирович Шувалов

Сибирский НИИ метрологии, 630099, Россия, г. Новосибирск, пр. Димитрова 4, директор, тел. (913)932-24-82, e-mail: [email protected]

Дмитрий Павлович Симонов

Сибирский государственный университет геосистем и технологий, 630108, Россия, г. Новосибирск, ул. Плахотного, 10, аспирант кафедры физической геодезии и дистанционного зондирования, тел. (923)245-38-99, e-mail: [email protected]

Предложен оперативный метод контроля качества поверхности на основе изменения яркости её цифрового изображения. Оценка шероховатости и неоднородность рельефа поверхности показаны.

Ключевые слова: шероховатость, контроль качества, статистические характеристики, спектральная зависимость яркости, автоматизация.

EVALUATION OF SURFACE ROUGHNESS PRODUCTS FOR THE FORMATION OF THE PHOTONIC TERAJETS BASED ON THE CHANGES IN THE BRIGHTNESS OF DIGITAL IMAGE

Igor V. Minin

Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., professor department of metrology and optical engineering technology, tel. (383)361-07-45, e-mail: [email protected]

Oleg V. Minin

Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., Chief of the department of metrology and optical engineering technology, professor, tel. (383)361-07-45, e-mail: [email protected]

Gennady V. Shuvalov

Siberian Research Institute of Metrology, 630099, Russia, Novosibirsk, Prospect Dimitrova 4, Director, tel. (913)932-24-82, e-mail: [email protected]

Dmitry P. Simonov

Siberian State University of Geosystems and Technologies, 630108, Russia, Novosibirsk, 10 Plakhotnogo St., graduate student department of Physical Geodesy and Remote Sensing, tel. (923)245-38-99, e-mail: [email protected]

The method of operating surface quality control on the basis of changes in the brightness of its digital image. Evaluation of surface roughness and heterogeneity of the surface relief are shown.

Key words: roughness, quality control, statistical characteristics, spectral dependence of the brightness, automation.

Для решения многих прикладных задач необходима информации о состоянии поверхности используемых компонентов. К таким характеристикам относится шероховатость поверхности и неоднородность её распределения.

Для оценки и нормирования шероховатости поверхности известно примерно 30 параметров. ГОСТ 2789-73 [1] и ГОСТ 27964-88 [2] регламентируют шероховатость поверхности шестью параметрами, среди которых:

1. Среднее арифметическое отклонение профиля Ra - среднее арифметическое абсолютных значений отклонений профиля в пределах базовой длины,

2. Высота неровностей профиля по десяти точкам Rz - сумма средних арифметических (абсолютных) отклонений точек пяти наибольших максимумов и пяти наибольших минимумов профиля в пределах базовой длины,

3. Наибольшая высота неровностей профиля Rmax - расстояние между линией выступов профиля в пределах базовой точки.

Указанными нормативными документами допускается использование дополнительных параметров, к числу которых можно отнести среднеквадратиче-ское отклонение профиля Rq (указывается в зарубежных стандартных по системе исчисления Е).

Наибольшее распространение для бесконтактных измерений шероховатостей получили оптические приборы на основе светового сечения, теневой проекции и интерференции света [3]. В большинстве случаев эти методы требуют дополнительного дорогостоящего оборудования, а также использования визуальных наблюдений.

С другой стороны метрическая измерительная система может быть построена на основе цифровой съемочной системы, которая измеряет спектральные яркости в нескольких диапазонах в пространстве объектов и фиксирует измерения в плоскости изображения при определенных условиях. Однако для того чтобы на основе измерений яркостей изображения получить спектральные яркости объекта и, соответственно, определить объект и его характеристики, требуется установить функциональную зависимость с учетом всех факторов, влияющих на измерения спектральных яркостей. Одним из вариантов получения решения - нахождение статистических характеристик, описывающих распределение яркостей совокупности элементов. В частности, получение функции плотности распределения вероятностей яркостей элементов, образующих изображение объекта [4]. Отобразив функцию распределения плотности вероятности нахождения системы в данном состоянии, то есть отображение вариа-

тивности, обусловленной объектом, можно выделить заданный вид объекта (параметры объекта) из других, обладающих другой зависимостью. Использование такого подхода позволит разработать методики дешифрирования цифровых изображений с учётом указанных особенностей, а, следовательно, повысить информативность и эффективность определения контролируемых свойств объекта, например, шероховатости поверхности. В большинстве случаев описание изображения какого-либо объекта не может быть задано абсолютными значениями яркости, поскольку на эту характеристику влияет множество других факторов [4]но можно использовать функцию частоты появления пикселей заданного уровня в совокупности пикселей, составляющих объект.

Рассмотрим в качестве примера определение шероховатости поверхности мезоразмерного диэлектрического кубика, предназначенного для использования в системах формирования фотонных тераструй [5-6] и выполненного из материала фторопласт-4 (продукт полимеризации тетрафторэтилена) [7]. Образец изготавливался в ФГУП СНИИМ с требованием Rz=40. Для получения количественной оценки указанного признака, то есть его измерения, была проведена калибровка соответствующей измерительной системы (микроскопа), На рис. 1, а показан фрагмент исходного изображения поверхности кубика с нанесенной масштабной меткой. Изменение яркости поверхности обусловлено расфокусировкой при перепаде высоты из-за неровности поверхности и неоднородностью освещения. Процесс определения шероховатости поверхности заключал следующие основные этапы: определение участка поверхности для цифровой обработки, выделение границы края и заданием системы отсчёта (рис. 1, а), приведение изменения яркости по снимку на 5 ступенчатых значений (рис. 2), в которых участки с одной условной яркостью раскрашены в различные цвета (рис. 1, б) и построение гистограмм цветового распределения по каналам в системе RGB (рис. 3, 4).

а) б)

Рис. 1. Участок поверхности диэлектрического куба (а) и цветовое кодирование (б) выбранного для контроля участка поверхности

Количественное соотношения пикселей разной яркости показано на рисунке 2. Полученное распределение показывает, что присутствует существенная неоднородность распределения отражательной способности по поверхности образца.

Рис. 2. Количественное распределение пикселей по заданным уровням яркости

На рис. 3 показано изображение объекта в разных спектральных интервалах соответствующих системе RGB

а) б) в)

Рис. 3. Изображения контролируемого участка при цветовом кодировании красным (а), зеленым (б) и синим цветом (в)

100000 80000 60000 40000 20000

■ III.

100000 80000 60000 40000 20000 О

I

III.

а) б) в)

Рис. 4. Гистограммы распределения яркости по каналам в системе R(а)G(б)B(в)

Полученные изображения и гистограммы показывают различную информативность спектральных каналов, но подтверждают неоднородность распределения.

Однако на распределения яркости по исследуемой поверхности может влиять и неоднородность освещения исследуемого участка, поэтому для количественной оценки удобнее использовать край образца. В этом случае шероховатость поверхности можно определить в предположении, что неровность края это поверхность образца сбоку. Было введено условное начало координат как

линии примерно параллельной грани кубика и перпендикулярной второй стороне. В этой условной системе координат были пересчитаны и сравнены все Х координаты в пикселях, принимая границу отсчёта за У. В результате было получено, что минимальное отклонение составило 19 пикселей, а максимальное -31. Разница (в данном случае и перепад высот) составила 12 пикселей, что при заданном масштабе соответствует примерно 15 мкм. Измеренная данным методом величина шероховатости соответствует предъявляемым при изготовлении требованиям.

Приведенный пример показывает возможность использования предложенной методики для объективного контроля различных объектов и определения их параметров, например, шероховатости и неоднородности поверхности. Рассмотренный подход с использованием компьютерной обработки, расширяет номенклатуру и диапазон возможных методов для практического применения в соответствующих задачах, а также позволяет автоматизировать процесс контроля.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. ГОСТ 2789-73 (СТ СЭВ 638-77). Шероховатость поверхности. параметры, характеристики и обозначения.

2. ГОСТ 25142-82 (СТ СЭВ 1156-78) Шероховатость поверхности. термины и определения.

3. Корчевский В.В., Румановский И.Г. Базовые методы и средства измерений и испытаний в технике. Электронное учебное пособие, режим доступа http://str2407.px6.ru/

4. Симонов Д. П., Хлебникова Е. П. Исследование возможности использования цифровых снимков высокого разрешения для определения отражательных характеристик растительности // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2013. IX Междунар. науч. конгр. : Междунар. науч. конф. «Сиб0птика-2013» : сб. материалов в 2 т. (Новосибирск, 15-26 апреля 2013 г.). - Новосибирск: СГТА, 2013. Т. 1. - С. 64-69.

5. V. Pacheco-Pena, M. Beruete, I. V. Minin, O. V. Minin Terajets produced by 3D dielectric cuboids // Appl. Phys. Lett. V.105 (2014) pp. 084102-084105

6. Минин И. В., Минин О. В., Харитошин Н. А. Формирование фотонных тераструй от диэлектрических частиц, не обладающих осевой пространственной симметрией формы // Вестник СГГА. - 2014. - Вып. 4 (28). - С. 102-111.

7. ГОСТ 10007-80. Фторопласт-4. Технические условия.

© И. В. Минин, О. В. Минин, Г. В. Шувалов, Д. П. Симонов, 2015