Исследование зависимости погрешности измерения от параметров объекта и процесса измерения в сканирующих оптоэлектронных информационно-измерительных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Пьей Сони Вин

• Пьей Сони Вин
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Пьей Сони Вин

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ ДЕТАЛЕЙ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ С УЧЕТОМ СПОСОБОВ ЗАДАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ФОРМЫ И НОРМИРОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ ИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ

1.1 Поверхность сложной формы как объект контроля геометрической точности при измерении в многокоординатных контактных и бесконтактных оптоэлектронных и сканирующих ИИС

1.2 Методы и средства контроля деталей с поверхностями сложной формы

1.3 Контактные методы и средства контроля деталей с поверхностями сложной формы. Возможности и ограничения по применению контактных методов

1.3.1 Контроль поверхностей сложной формы с помощью нормальных калибров и шаблонов

1.3.2 Контроль поверхностей сложной формы с помощью координатно-измерительных машин

1.4 Бесконтактные методы и средства контроля деталей с поверхностями сложной формы. Возможности и ограничения по применению бесконтактных методов

1.4.1 Возможности и условия применения измерительных оптических микроскопов и проекторов

1.4.2 Трехмерные сканирующие оптоэлектронные измерительные системы

1.4.3 Контроль поверхностей сложной формы в сканирующих

оптоэлектронных измерительных системах, построенных на принципах фотограмметрии

1.4.4 Контроль поверхностей сложной формы в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах, построенных на принципах триангуляции

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ПОГРЕШНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ КООРДИНАТ ТОЧЕК ПОВЕРХНОСТИ С ФАКТОРАМИ, ОПРЕДЕЛЯЕМЫМИ ОБЪЕКТОМ И ПРОЦЕССОМ ИЗМЕРЕНИЯ В ЛАЗЕРНОЙ СКАНИРУЮЩЕЙ ОПТОЭЛЕКТРОННОЙ ИЗМЕРТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЕ

2.1 Составляющие погрешности измерения в оптоэлектронной сканирующей системе

2.2 Разработка модели погрешности измерения координат точек объекта в лазерной сканирующей оптоэлектронной ИИС. Составляющие погрешности измерения

2.2.1 Составляющие погрешности измерения, формируемые многокоординатной электромеханической системой лазерной сканирующей ИИС

2.2.2Составляющие погрешности измерения при оптическом преобразовании в оптоэлектронном тракте лазерной сканирующей ИИС

2.2.3 Составляющая погрешности измерения, вызываемая расположением сканируемой поверхности относительно направления нормального падения луча

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

Глава 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ТОЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ЛАЗЕРНОЙ СКАНИРУЮЩЕЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ

СИСТЕМЫ

3.1 Экспериментальная установка для исследования погрешности измерения в лазерной сканирующей оптоэлектронной информационно-измерительной системе и программа экспериментальных исследований

3.2 Исследование влияния шероховатости поверхностей на погрешность измерения координат точек в ЛСОЭИИС

3.3 Исследование погрешности измерения геометрических параметров деталей в зависимости от цвета покрытия поверхности в лазерных сканирующих оптоэлектронных измерительных системах

3.4 Исследование влияния расположения сканируемой поверхности относительно направления нормального падения луча на погрешность измерения поверхности сложной формы

3.5 Исследование влияния режимов работы сканирующей системы на погрешность измерения параметров геометрической точности цилиндрической поверхности

3.6 Исследование влияния смещения объекта измерения относительно оси вращения стола сканера на погрешность измерения параметров геометрической точности цилиндрической поверхности

3.7 Исследование влияния антибликовой подготовки поверхности на погрешность определения параметров геометрической точности цилиндрической поверхности

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ГЛАВА 4. РЕКОМЕНДАЦИИ ПО ПОВЫШЕНИЮ ТОЧНОСТИ ИЗМЕРЕНИЯ В ЛАЗЕРНЫХ СКАНИРУЮЩИХ ОПТОЭЛЕКТРОННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМАХ

4.1 Рекомендации по применению полученных результатов исследований для уменьшения погрешности измерения в лазерных сканирующих

оптоэлектронных ИИС

4.2 Методика проведения испытаний при определении погрешности и работоспособности лазерной сканирующей ИИС

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности

Приложение Б. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности, изготовленных тонкими методами обработки

Приложение В. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности с большими поверхностными неровностями

Приложение Г. Акты внедрения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Исследование зависимости погрешности измерения от параметров объекта и процесса измерения в сканирующих оптоэлектронных информационно-измерительных системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы диссертации. Важнейшим аспектом машиностроительного производства является контроль точности геометрии изготавливаемых деталей. В технике применяют много деталей, которые являются пространственными объектами сложной формы и конструкции. Контроль точности таких деталей должен выполняться с применением 3D принципов измерений. Появилась специальная отрасль метрологии - пространственная метрология [1].

В настоящее время возрастает роль цифровых методов на всех этапах жизненного цикла продукции. При проектировании на основе цифровых технологий произошел переход от плоского проекционного черчения к пространственному 3D проектированию. При изготовлении применение цифровых методов разработки технологических процессов изготовления и контроля точности на основе применения оборудования с цифровым управлением позволяют значительно увеличить долю деталей, имеющих практически любую сложную форму и сложную конструкцию и, благодаря этому, обладающих новыми функциональными свойствами при выполнении своего служебного назначения. Указанные усложнения конструкции и формы деталей определяют новые требования к методам и средствам измерения (СИ) параметров их геометрической точности [2]. Значительно возросли объемы контроля: количество измеряемых координат точек на сложных поверхностях иногда достигает десятков тысяч.

Перспективными средствами измерения в этих условиях являются оптоэлектронные сканирующие информационно-измерительные системы [3,4]. Такие системы позволяют с высоким быстродействием в бесконтактном режиме проводить измерения координат точек поверхностей и строить цифровые модели деталей, пригодные для контроля точности, создания, и на основе сканирования оптоэлектронной измерительной системой отдельных точек поверхностей объекта или по результатам цифровой обработки изображений поверхности объекта.

При применении бесконтактных сканирующих измерительных систем возникают погрешности измерения, характерные для средств измерения, в которых применяется координатный метод и специфические составляющие погрешности, вызываемые особенностями взаимодействием сканирующей системы с поверхностью объекта [4].

Выявление факторов, оказывающих влияние на погрешность измерения в сканирующих оптоэлектронных ИИС координат точек объектов, проведение исследований этих факторов для установления моделей их проявления и определения значений погрешности, поиск методов управления процессами измерения для уменьшения погрешности являются важнейшими задачами и определяют актуальность темы диссертационной работы.

Степень разработанности темы работы. Исследованиям в области разработки и применения оптических бесконтактных методов измерения на основе применения современных решений оптоэлектроники при контроле геометрических параметров объектов, посвящены труды ученых В.И. Телешевского, А.А. Зуйкова, А.В. Шулепова, Е.В. Леуна, И.В Латонова, С.Г. Конова, М.В. Шадрина, Н.Н Красильникова, В.И. Воронова, Е.В. Довыденко, Lemes (Slovakia), Voegtle T (France), Boehler W. (Turkey) и др. В работах перечисленных авторов разработаны теоретические основы построения бесконтактных оптоэлектронных измерительных систем, а также представлены методы, средства и алгоритмы получения измерительной информации на основе цифровых методов обработки изображения.

В настоящее время на рынке имеется значительное число моделей сканирующих бесконтактных систем, которые применяются в различных областях. Наиболее сложными являются сканирующие системы, которые применяются как средства измерения при контроле геометрической точности объектов сложной формы, и для которых важнейшей метрологической характеристикой являются погрешность измерения координат точек поверхности и, следовательно, точность полученной модели объекта. Исследованиям погрешности измерения координат

точек поверхностей, задачам выявления и изучения факторов и процессов, вызывающих погрешности измерения в лазерных сканирующих оптоэлектронных системах, посвящены относительно немногочисленные публикации, подготовленные российскими учеными Середовичем В.А., Комиссаровым А.В., Вертопраховым В.В. и др., зарубежными специалистами Voisin S., Lichti D., Bordas V. M., Clark J., Robson S. И др. и представленные в основном в виде материалов научных конференций.

Анализ научных публикаций показал, что вопросы исследования взаимосвязи погрешности измерения от параметров объекта и процесса измерения в современных автоматизированных сканирующих оптоэлектронных информационно-измерительных системах изучены недостаточно.

Цель диссертационной работы. Исследование зависимости погрешности измерения от параметров объекта и процесса измерения в сканирующих оптоэлектронных информационно-измерительных системах для повышения точности моделей объектов, в том числе и деталей с поверхностями сложной формы.

В соответствии с поставленной целью необходимо решить следующие задачи:

1. Определение факторов процесса измерения и параметров объекта измерения, влияющих на погрешность измерения координат точек поверхностей в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах.

2. Разработка и исследование моделей влияния факторов процесса измерения и параметров объекта измерения на погрешность измерения в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах.

3. Экспериментальное исследование зависимости погрешности измерения от параметров объекта и процесса измерения в сканирующих оптоэлектронных информационно-измерительных системах. Разработка методик экспериментальных исследований и параметров для оценивания влияния действующих факторов объекта и процесса измерения на погрешность.

4. Повышение точности получаемых трехмерных моделей объектов в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах, на основе применения полученных результатов в методике выполнения измерения и специальной подготовки объекта, которые позволяют уменьшить погрешность измерения координат точек поверхностей.

5. Применение разработанных методов и средств исследования и полученных результатов для определения погрешности лазерных сканирующих оптоэлектронных систем при их поверке и калибровке.

Объектом исследования является процесс измерения в лазерных сканирующих оптоэлектронных ИИС детали с поверхностями сложной формы и конструкции при определении параметров ее геометрической точности.

Предметом исследования является погрешность измерения координат точек, факторы, вызывающие погрешность измерения, методы назначения процесса сканирования, которые позволяют уменьшить или исключить погрешность измерения.

Научная новизна. В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты:

1. Определена совокупность параметров измеряемых объектов и факторов процесса измерения, влияющих на погрешность измерения координат точек поверхностей в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах.

2. Установлены взаимосвязи погрешности измерения координат точек поверхности в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах и действующих факторов процесса измерения и параметров объекта измерения. Проведены исследования взаимосвязей и разработаны их модели.

3. Определены методы выбора параметров объекта и процесса измерения в лазерных сканирующих системах, которые позволяют уменьшить или исключить действие возмущающих факторов и процессов при сканировании, вызывающих погрешность измерения.

Теоретическая значимость. Установлена взаимосвязь погрешности

измерения координат точек поверхности в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах и действующих факторов процесса измерения и параметров объекта измерения. Разработаны методики измерения и подготовки объекта, вспомогательные материалы и приемы их применения при измерениях, которые позволяют уменьшить погрешность измерения в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах. Разработанные процедуры исследования могут быть использованы в методиках определения погрешности в сканирующих оптоэлектронных системах при поверке и калибровке.

Практическая значимость результатов работы для науки и технологий особенно велика для области измерений с применением различных оптоэлектронных бесконтактных систем и заключается в следующем.

1. Выявленная совокупность факторов и параметров объекта и процесса измерения, определяющих погрешность измерения, позволяет ответить на вопрос о возможности применения сканирующей оптоэлектронной ИИС для измерения с допускаемой погрешностью.

2. Разработанные методики, приемы работы и вспомогательные материалы при измерениях позволяют уменьшить погрешность измерения в сканирующих оптоэлектронных ИИС. Применение таких методик при выборе параметров процесса сканирования и подготовке поверхностей деталей к сканированию позволяет уменьшить погрешность измерения деталей с поверхностями сложной формы до 10-20 раз.

3. Разработанные методы исследования могут быть использованы в методиках определения погрешности измерения в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах, построенных на принципах фотограмметрии, триангуляции, интерферометрии, при выборе средства измерения для измерения с допускаемой погрешностью в соответствии с требованиями ГОСТ 8.051-81, а также при подготовке методики проведения испытаний при определении погрешности с целью утверждения типа средства измерения и при поверке таких СИ.

На защиту выносятся:

1. Совокупность параметров и факторов, влияющих на погрешность измерения координат точек поверхностей в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах.

2. Зависимость погрешности измерения координат точек поверхностей в сканирующих оптоэлектронных измерительных системах от действующих факторов процесса измерения и параметров объекта измерения.

3. Методы уменьшения погрешности измерения в лазерных сканирующих оптоэлектронных измерительных системах, на основе выработки и применения комплекса мер для уменьшения или устранения действия факторов и процессов при измерении, влияющих на погрешность измерения.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Диссертационная работа соответствует научной специальности 05.11.16 -«Информационно-измерительные и управляющие системы» в части пунктов 2,3,6 её паспорта.

Методы исследований. Координатные методы измерения параметров геометрической точности, микроскопические методы, методы регрессионного анализа при построении моделей зависимостей, методы обработки и анализа изображений. Расчеты и прикладные программы выполнены в среде MS Excel и С++.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность результатов обосновывается применением известных математических и программных методов решения прикладных задач, а также применение аттестованного измерительного оборудования и методик измерения при проведении экспериментальных исследований.

Основные результаты работы были доложены и обстоятельно обсуждены на конференциях:

1. Научно-практическая конференция «Автоматизация и информационные технологии (АИТ)» (Москва, МГТУ «Станкин», 2016);

2. Международная конференция IEEE «Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus)» (Зеленоград, МИЭТ, 2019); Вестник научных конференций. 2018.

3. Современное общество, образование и наука: по материалам международной научно-практической конференции 29 декабря 2018 г.

4. XI Международная конференция «МАШИНОСТРОЕНИЕ: традиции и инновации» МТИ 2018;

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы 6 работ, в том числе статей в изданиях, рекомендованных перечнем ВАК - 2, в наукометрических базах Scopus и Web of Science - 1. Основные результаты диссертации в научных публикациях автора отражены полностью.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, основных выводов, приложения и списка использованной литературы из 103 источника. Полный объем диссертации (без приложения) 137 страниц машинописного теста, 70 рисунков, 10 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ОБОСНОВАНИЕ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ ДЕТАЛЕЙ СЛОЖНОЙ ФОРМЫ С УЧЕТОМ СПОСОБОВ ЗАДАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ФОРМЫ И НОРМИРОВАНИЯ ГЕОМЕТРИЧЕСКОЙ ТОЧНОСТИ ИХ ПОВЕРХНОСТЕЙ

Будем рассматривать в качестве объекта измерения детали машин и приборов с поверхностями сложной формы и конструкции, как наиболее общий и сложный случай, реализуемый в современных технологиях формообразования и контроля точности изготовления [4].

1.1 Поверхность сложной формы как объект контроля геометрической точности при измерении в многокоординатных контактных и бесконтактных оптоэлектронных и сканирующих ИИС

Предметы простой формы в своей основе имеют одну геометрическую фигуру, а предметы сложной формы - несколько геометрических фигур [5].

Более сложные объекты являются комбинированными - данный объект представляет собой сумму геометрических тел. К таким объектам можно отнести [6], например, большинство деталей машин, множество других объектов действительности.

В конструкциях современных технических систем - турбин, автомобилей, металлорежущих станков, приборов, самолетов - широко применяются детали с поверхностями сложной формы, например, лопатки турбин, лопасти гребных винтов, кулачки, корпусные детали и т.д. [3,7].

Характерными примерами поверхностей сложной формы являются рабочие поверхности пресс-форм, штампов и инструмента [5,6]. Условно их можно

разделить на: вогнутые поверхности (типа матрица); выпуклые поверхности (типа пуансон); вогнуто- выпуклые поверхности. Под поверхностью сложной формы понимается поверхность, параметры локальной топологии которой изменяются от одной точки к другой бесконечно близкой ей точке.

Способы задания, изготовления и контроля поверхностей сложной формы являются сложными методическими, технологическими и метрологическими задачами.

В технике при проектировании объектов различного назначения получили распространение три вида задания поверхности сложной формы: формульный, аналитический способ задания поверхности определенной формы и с определенным расположением в пространстве, описываемые математическими формулами, уравнениями. Такие поверхности называются алгебраическими, и подразделяют на линейчатые, не линейчатые и винтовые. Характерными примерами таких поверхностей являются цилиндрические и конические поверхности, конусоиды, коноиды и различные гиперболоиды и параболоиды, сферы.

Поверхности, форма которых определена отдельными точками, а координаты этих точек заданы в виде чисел, обычно сведенных в таблицу, либо размерами (например, радиусами кривизны) и взаимным расположением отдельных составляющих элементов [7]. Такие поверхности называются поверхностями с числовыми отметками, во многих случаях для определения размеров профиля или поверхности сложной формы требуется указание баз или комплекта баз. Поверхности с числовыми отметками применяют при необходимости задавать форму поверхности, исходя из физических условий ее работы. К ним относятся профили лопаток паровых, газовых и водяных турбин, гребных винтов и др. [3].

Поверхности, форма которых определяется конструктивной необходимостью, называемые конструктивными. Конструктивные поверхности классифицировать невозможно, так как они зависят от конструктивной необходимости. Такие формы иногда встречаются в сочетании с поверхностями

алгебраическими или поверхностями с числовыми отметками. Выделяют отдельно также переходные поверхности, к которым относятся, например, поверхности перехода от ступицы к лопасти в гребных винтах, от хвостовой части [3,7] к рабочей в лопатке турбины и т.п.

Технологические процессы изготовления деталей с поверхностями сложной формы разнообразны. Применяются методы копирования формы инструмента на изготавливаемую поверхность сложной формы [8], поэлементного переноса геометрии, например, при координатной обработке на станках с ЧПУ.

Для изготовления поверхности сложной формы применяют различные технологии: литье, объемная и листовая обработка пластическим деформированием, обработка фасонная резанием, координатная обработка резанием, аддитивные технологии и т.д.

С точки зрения метрологии поверхность сложной формы представляет собой весьма сложный объект для нормирования геометрической точности и измерения. Отдельно выделяют нормирование профилей сложной формы, как некоторых сечений сложных поверхностей, по геометрическим характеристикам которых можно судить о точности поверхности. Нормирование геометрической точности профилей и поверхностей сложной формы производится двумя способами [9]: 1) допуском формы заданного профиля или заданной поверхности (рисунок 1.1, а, б);

Рисунок 1. 1. Отклонения и допуски формы криволинейных поверхностей, и их

обозначение на чертежах [9] 2) предельными отклонениями координат отдельных точек профиля (или поверхности) или раздельными допусками размеров, формы и расположения

отдельных элементов, составляющих профиль (поверхность) (рисунок 1.2, а, б) [7].

Рисунок 1. 2. Нормирование геометрической точности профилей и поверхностей

сложной формы

В соответствии с ГОСТ Р 24643-81 отклонение формы заданного профили -наибольшее отклонение Д-точек реального профиля, определяемое по нормали к номинальному профилю в пределах нормируемого участка I (рисунок 1.2, а) [9].

Изображение допуска формы заданного профиля приведено на (рисунок 1.1, б. и 1.3, в). Линии, ограничивающие поле допуска, эквидистанты номинальному профилю и являются огибающими семейства окружностей, центры которых находятся на номинальном профиле, а диаметр равен допуску формы в диаметральном выражении Т или удвоенному допуску формы в радиусном выражении Т/2.

Рисунок 1. 3. Отклонение формы заданного профиля и его обозначение на

чертежах [9]

7 0,04 А Б

Базы - поверхности А и Б (рисунок 1.3, в).

Изображение допуска формы заданной поверхности приведено [7] на

(рисунок 1.4). Линии, ограничивающие поле допуска, эквидистанты номинальной поверхности и являются огибающими семейства сфер, центры которых находятся на номинальной поверхности, а диаметр равен допуску формы в диаметральном выражении Т или удвоенному допуску формы в радиусном выражении Т/2. Пример условного обозначения: допуск формы заданной поверхности А в диаметральном выражении составляет 0,02 мм (рисунок 1.4, в).

Рисунок 1. 4. Отклонение формы заданной поверхности и его обозначение на

чертежах

Отклонения формы заданного профиля (или заданной поверхности) [9] они являются суммарными отклонениями допусков формы и расположения, включают в себя отклонения формы профиля (поверхности) и отклонения расположения поверхностей.

Особенности нормирования суммарных отклонений формы и расположения заключаются в том, что отклонения заданного профиля и заданной поверхности оцениваются не от прилегающего профиля (поверхности), а от номинального профиля (поверхности). Поле допуска таких суммарных отклонений располагается симметрично относительно номинального профиля, а размер допуска отсчитывается по нормали к номинальному профилю или номинальной поверхности [9].

Такие особенности нормирования геометрической точности поверхностей вызывают дополнительные сложности при измерении (контроле) суммарных отклонений формы и расположения и при измерениях координат точек

поверхностей сложной формы. Например, при измерении координатными методами координат точек профиля (поверхности) сложной формы (рисунок 1.5, а) необходимо располагать линию измерения по нормали к номинальному профилю (поверхности), как показано на (рисунок 1.5, б) Однако при измерениях на координатных измерительных машинах часто измерения проводят так, что линия измерения располагается не по нормали к номинальному профилю (рисунок 1.5, в) из-за сложности программирования процедуры подвода измерительного щупа по заданной траектории (по нормали), в условиях не полной информации о действительном положении номинального профиля. В этих условиях возникает значительная погрешность измерения отклонения заданного профиля (поверхности) А п.

Такая особенность нормирования и толкования геометрического смысла допусков для суммарных отклонений формы [10] и расположения значительно влияет реализацию измерительных перемещений при измерениях профилей и поверхностей сложной формы в сканирующих оптоэлектронных системах.

Рисунок 1. 5. Особенности расположения допуска заданного профиля (а), измерение отклонения от заданного профиля при расположении линии измерения по нормали к номинальному профилю (б) и при расположении линии измерения

не по нормали (в)

Допуск задан-----------

профиля

До

Рисунок 1. 6. Детали с поверхностями сложной формы

Шероховатость поверхности является неизбежным результатом выполнения технологического процесса изготовления детали. Шероховатость поверхности как геометрическая характеристика в сочетания с другими ее свойствами (цветом поверхности, отражательной способностью и др.), а также степенью упрочнения и глубиной упрочненного слоя, остаточными напряжениями и др. физическими и физико-механическими свойствами, характеристиками поверхностного слоя определяет состояние поверхности. Шероховатость вместе с точностью размеров, точностью формы и расположения поверхностей является одной из важнейших нормируемых геометрических характеристик [11].

В соответствии с ГОСТ 2789 - 73 шероховатость поверхности [12] (Surface roughness) — это совокупность неровностей поверхности с относительно малыми шагами, выделенными на базовой длине.

Шероховатость поверхности оказывает огромное влияние на функциональные и эксплуатационные свойства поверхности деталей приборов и машин [13,14]. Трение, износ, контактная жесткость сопряжений, теплопроводность и электропроводность контакта, и многие другие характеристики в значительной степени зависят от шероховатости.

Шероховатость поверхности также оказывает большое влияние на погрешность при измерении контактным и бесконтактным методами. Существуют нормативы, по которым устанавливаются строгие соответствия допусков размеров, допусков формы и расположения поверхностей и размеров шероховатости с целью устранения или уменьшения влияния шероховатости на погрешность измерения перечисленных характеристик геометрической точности [15].

Размеры, контактная прочность, жесткость и характер фактуры поверхностных неровностей оказывает решающее значение на выбор методов и средств измерений геометрических параметров деталей, принципиально влияет на возможность применения эффективных методов и средств измерения, например, бесконтактных с помощью сканирующих оптоэлектронных измерительных систем или контактных систем.

Детали машин и приборов [16], кроме геометрических параметров, характеризуется также применяемыми конструкционными материалами. В современных машинах и приборах применяются огромная номенклатура конструкционных материалов с их особенностями физико-технических свойств, структурной микрогеометрией поверхности и фактурой, цветом, который определяется либо самим материалом, либо специально нанесенными на него покрытиями, например, износостойкие покрытия режущего инструмента, декоративные покрытия деталей, коррозионностойкие покрытия и т.п [17].

Основные группы конструкционных материалов охватывают металлы и сплавы, пластмассы, минералы, резину, древесину, ткани, стекло и др. В приборостроении применяются неметаллические конструкционные материалы, например, природные и искусственные камни, модифицированное кристаллическое стекло - ситалл [17,18]. В некоторых технологических задачах известны случаи применения даже таких необычных конструкционных материалов как лед глубокой заморозки в качестве единственного возможного материала для изготовления технологической оснастки - матрицы при листовой штамповке деталей сложной формы [19].

Конструкционный материал также оказывает существенное влияние на выбор и применимость метода измерения и является важным влияющим фактором. Перечисленные параметры деталей поверхностей являются, с одной стороны, управляемыми характеристиками, которые целенаправленно устанавливаются при проектировании конструкции деталей для получения требуемых функциональных качеств и формируются в результате выполнения специально разработанных технологических процессов [20,21]. С другой стороны, эти параметры оказывают существенное влияние на выбор методов и средств измерений, возникающие при измерении погрешности.

Таким образом, конструктивные особенности поверхности сложной формы-форма, шероховатость, материал и его свойства, конструкция детали, цвет материала и покрытия являются важными факторами, определяющими погрешности измерения параметров геометрической точности поверхностей сложной формы в информационно-измерительных системах [22,23]. Особое влияние указанные факторы оказывают на погрешность измерения в бесконтактных оптических и оптоэлектронных сканирующих системах и поэтому их изучению и исследованию уделяется основное внимание.

1.2 Методы и средства контроля деталей с поверхностями сложной формы

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Пьей Сони Вин, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Пьей Сони Вин. Исследование влияния состояния измеряемых поверхностей на погрешность измерения их геометрических параметров в лазерных сканирующих оптоэлектронных измерительных системах/ Пьей Сони Вин, А.В. Шулепов, П.Н. Емельянов // Вестник научных конференций. 2018. № 12-3 (40). Современное общество, образование и наука: по материалам международной научно-практической конференции 29 декабря 2018 г. Часть 3. С. 155-158.

2. Максин, Ю.А. Система автоматизированного проектирования и изготовления средств линейно-угловых измерений на основе трёхмерного параметрического моделирования / Ю.А. Максин, В.И. Телешевский, П.В. Темников // Измерительная техника. 2011. Т. 54. № 8. С. 869-873.

3. Лысенко, В.Г. Разработка и исследование системы обеспечения единства координатных измерений геометрических параметров обработанных поверхностей: дисс.. ..докт. техн. наук: 05.11.15 / Лысенко Валерий Григорьевич. -М.: ВНИИМС, 2005. - 340 с.

4. Шулепов, А.В. Исследование влияния шероховатости поверхностей на погрешность измерения координат точек в лазерных сканирующих оптоэлектронных измерительных системах/ А.В. Шулепов, Пьей Сони Вин // Вестник МГТУ Станкин. 2019. № 1 (48). С. 83-88.

5. Григорьев, С.Н. Развитие пространственной метрологии для обеспечения контроля сложных поверхностей в машиностроении/ С.Н. Григорьев, С.Г. Конов // Контроль. Диагностика. 2012. № 12. С. 9-13.

6. Зуйков, А.А. Повышение точности измерений малогабаритных объектов с применением специальных систем визирования в компьютеризированных измерительных микроскопах/ А.А. Зуйков, А.В. Шулепов // Приборы. 2012. № 9. С. 39-44.

7. Николенко, Е.Н. Метрология, стандартизация и сертификация

/ Е.Н. Николенко // - конспект лекций, 2011.

8. Григорьев, С.Н. Проблемы измерений в технологических процессах формообразования/ С.Н. Григорьев, В.И. Телешевский // Измерительная техника. 2011. №7. С. 3-7.

9. ГОСТ 24642-81. Основные нормы взаимозаменяемости. Допуски формы и расположения поверхностей. Основные термины и определения. - М.: Издательство стандартов, 1989. - 45 с.

10. Кучин, А.А. Оптические приборы для измерения шероховатости поверхности / А. А. Кучин, К. А. Обрадович. - Л.: Машиностроение: Ленингр. отделение, 1981. - 197 с.: ил.; 21 см.

11. Латонов, И.В. Способ бесконтактной оценки шероховатости поверхности по ее цифровому изображению, формируемому оптической системой измерительного микроскопа / И.В. Латонов, А.В. Шулепов // Вестник МГТУ Станкин. 2013. № 1 (24). С. 141-145.

12. ГОСТ 2789 - 73. Шероховатость поверхности. Параметры и характеристики. - Москва: Стандартинформ, 2006, 6 с.

13. Вермель, В.Д. Геометрическое обеспечение оценки точности изготовления изделий сложной формы по материалам измерений на программируемых контрольно-измерительных машинах/ В.Д. Вермель, В.Ф. Забалуев, П, М Николаев // [Электронный ресурс]- Режим доступа:

http://www/egg/ru/vermel12/vermal/html.

14. Допуски и посадки: Справочник: в 2ч. - 8-е изд., перераб, и доп. СПб.: Политехника, 2001. Часть 1-576с., Часть 2-608с.

15. Телешевский, В.И. Анализ объёмных геометрических погрешностей в многокоординатных измерительных и технологических системах на основе лазерных измерений/ В.И. Телешевский, В.А. Соколов // Измерительная техника. 2013.№12. С. 19-23.

16. Зуйков, А.А. Повышение точности измерения малогабаритных отверстий с помощью измерительного микроскопа на основе цифровой обработки изображения

/ А.А. Зуйков, А.В. Шулепов // Вопросы электромеханики. Труды ВНИИЭМ. 2012. Т. 127. № 2. С. 45-48.

17. Тимченко, П.Е. Основы взаимодействия лазерного излучения с веществом: методическое указания к лабораторным работам/ П.Е. Тимченко, Е.В. Тимченко // Самара: Изд-во Самарский университет, 2017. - 58с: ил.

18. Шулепов, А.В. Разработка измерительного комплекса для автоматизированной настройки инструментальных наладок для станков с ЧПУ/ А.В. Шулепов, С.Н. Герасимов, И.Е. Холин // Измерительная техника 2013. №12. С.35-45.

19. Уайтхауз, Д. Метрология поверхностей. Принципы, промышленные методы и приборы / Д. Уайтхауз: Издательский Дом «Интеллект», 2009, с. 472.

20. Марков, Б.Н. Методика вычисления нормируемых стандартами ISO функциональных параметров трёхмерной структуры шероховатости поверхности / Б.Н. Марков, П.Н. Емельянов, А.В. Глубоков, А.В. Шулепов // Измерительная техника. 2018. № 2. С. 23-27.

21. Палей, М.А. Единая система допусков и посадок СЭВ в машиностроении и приборостроении / М.А. Палей, Н.Н. Марков, И.А. Медовой, В.С. Лукьянов, П.А. Сацердотов, Б.А. Тайц, М.Б. Шабалина, И. Силади, М. Клайншмидт, Г. Трумольд: Справочник в 2 т. - 2-е изд., перераб. и доп. - М: Издательство стандартов, 1989 -Т. 2: Контроль деталей. - 208 с.

22. Иванов, А.Г. Измерительные приборы в машиностроении/ А.Г. Иванов - М., Издательство стандартов, 1981.

23. Зуйков, А.А. Повышение точности измерений малогабаритных объектов с применением специальных систем визирования в компьютеризированных измерительных микроскопах / А.А. Зуйков, А.В. Шулепов // Приборы. 2012. № 9 (147). С. 39-44.

24. Марков, Н.Н. Конструкция, расчёт и эксплуатация контрольно-измерительных инструментов и приборов/ Н.Н. Марков, Г.М. Ганевский // - М., Машиностроение, 1993.

25. Марков, Б.Н. Зарубежная практика нормирования параметров BD-рельефа шероховатости поверхностей / Б.Н. Марков, П.Н. Емельянов // Вестник МГТУ Станкин. 2015. № 4 (35). С. 95-100.

26. Телешевский, В.И. Лазерная коррекция геометрических погрешностей многокоординатных систем с программным управлением / В.И. Телешевский, В.А. Соколов // Измерительная техника. 2012. № 5. С 33-37.

27. Григорьев, С.Н. Проблемы метрологического обеспечения подготовки производства в машиностроении / С.Н. Григорьев, В.И. Телешевский, А.В. Глубоков, С.Е. Педь, С.В. Глубокова // Измерительная техника. 2012. - №25. -С. 2729.

28. Марков, Б.Н., Шулепов А.В. Алгоритмы робастной фильтрации профиля шероховатости / Б.Н. Марков, А.В. Шулепов // Измерительная техника. 2015. № 7. С. 4-7.

29. Телешевский, В.И. Измерительная информационная система для контроля линейных и угловых размеров изделий на принципах интеллектуальной компьютерной микроскопии / В.И. Телешевский, А.В. Шулепов, Е.М. Роздина // Приборы. 2012. № 4 (142). С. 24-27.

30. Кононогов, С.А. Методичекие основы 3-D измерений геометрических параметров поверхностей сложной формы/ С.А. Кононогов, В.Г. Лысенко, Д.В. Гоголев, С.Ю. Золотаревский // Приборы. 2008. № 12. С. 12-18.

31. Шулепов, А.В. Разработка системы обработки изображения измерительного комплекса для настройки инструмента станков с ЧПУ / А.В. Шулепов, С.Н. Герасимов, И.Е. Холин, Д.А. Мастеренко, Н.В. Шулепова // Вестник МГТУ Станкин. 2015. № 4 (35). С. 89-94.

32. Леун, Е.В. Исследование и разработка сапфировых измерительных наконечников для приборов активного контроля размерных параметров изделий / Е.В. Леун, А.В. Шулепов // Омский научный вестник. 2017. № 3 (153). С. 91-95.

33. Grigoriev, S.N. Volumetric Geometric Accuracy Improvement for Multi-Axis Systems Based on Laser Software Error Correction/ S.N. Grigoriev, V.I. Teleshevsky,

V.A. Sokolov // Proc. Int. Conf. Competitive Manufacturing « COMA'13» Stellenbosch (South Africa), 2013.P.301-306.

34. Мастеренко, Д.А. Разработка прибора для измерения отклонений формы и шероховатости поверхностей особо точных деталей / Д.А. Мастеренко, П.Н. Емельянов, М.Г. Ковальский, А.Ю. Байковский, С.Ю. Алабин // Измерительная техника. 2014. № 3. С. 24-28.

35. Grigoriev S.N. Innovative development of high-tech manufacturing on the basis of computer integrated systems, Automation and modern technologies / S.N Grigoriev, A.A. Kutin - 2011, pp 82-89.

36. Мелекаев. Прецизионные Измерительные Головки Отклонения [Электронный ресурс] / Мелекаев // Датчики и системы. Sensors & Systems — 2009

— №6 (121). — С. 55-57. — Режим доступа:

https://rucont.ru/efd/600945.

37. Лысов, И.А. Оптический метод бесконтактного измерения малых линейных перемещений: дисс... кандидата техн. наук: 05.02.11/ Лысов, Илья Александрович

- М.: Санкт-Петербург, 2006. - 170 с.

38. Марков, Б.Н. Алгоритм построения морфологического дискового фильтра для анализа шероховатости поверхности / Б.Н. Марков, О.Н. Меликова, А.В. Шулепов // Измерительная техника. 2017. № 5. С. 30-33.

39. Латонов, И.В. Повышение качества продукции при производстве микросистемной техники на основе построения трехкоординатных измерительных систем на базе оптических измерительных микроскопов / И.В. Латонов, А.В. Шулепов // Вестник ВНИИНМАШ. - 2013. - № 2. - С. 49-55.

40. Латонов, И.В. Автоматизированная трехкоординатная информационно -измерительная система на базе компьютеризированного измерительного микроскопа / И.В. Латонов, А.В Шулепов // Материалы всероссийской молодежной конференции «Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2012)». В 2 т. Т. 1: сб. докл. - М.: МГТУ «Станкин», 2012. - С. 272-276.

41. Сравнительный анализ 3D сканеров. [Электронный ресурс] - Режим доступа:

http: //www.3d-format.ru/scanner.html.

42. Chin, Y. Poon. Comparison of surface roughness measurements by stylus profiler, AFM and non-contact optical profiler / Chin Y. Poon, Bharat Bhushan // Wear 190 (1995) 76-88.

43. Якушенков, Ю.Г. теория и расчет оптико-электронных приборов/ Ю.Г Якушенков, М.: Логос, 2004.

44. Официальный сайт компании Renishaw. [Электронный ресурс]- Режим доступа:

https: //www.renishaw.com.

45. Грузман, И.С. Цифровая обработка изображений в информационных системах / И.С. Грузман, В.С. Киричук, В.П. Косых, Г.И. Перетягин, А.А. Спектор: Учеб. пособие - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. - 352 с.

46. Kosinskii, D.V. Heterodyne laser interferometric techniques based on Fresnel diffraction/ D.V. Kosinskii, V.I. Teleshevskii, V.A. Sokolov // Measurement Techniques. 2011. Т. 54. № 8. С. 859-864.

47. Минаев, В.Л. Влияние эффекта измерения фазы отраженной волны на измерения формы поверхности в оптической профилометрии / В.Л. Минаев, К.Е. Лошилов. // Измерительная Техника, 2010. -№ 7. - С. 36-38.

48. Дёмкин, В.Н. Лазерные технологии при измерении геометрии поверхности сложной формы (обзор) [Текст] / В.Н. Дёмкин, В.Е. Привалов // Вестн. СПбО АИН. Вып. 5. - СПб.: СПбГПУ, 2008. - С. 138-187.

49. Парвулюсов, Ю.Б. Проектирование оптико-электронных приборов / Ю.Б. Парвулюсов, С.А. Родионов, В.П. Солдатов и др.; Под ред. Ю.Г. Якушенкова. М.: Логос,2000.

50. Грунин, А.Г. Наземная лазерная сканирующая система - ILRIS 3D [Текст] / А.Г. Грунин // Геопрофи. - 2003. - №2. - С.23.

51. Середович, В.А. Наземное лазерное сканирование: монография / В.А. Середович, А.В. Комиссаров, Д.В. Комиссаров, Т.А. Широкова. - Новосибирск: СГГА, 2009. - 261 с.

52. Гужов, В.И. Методы измерения BD-профиля объектов. Контактные, триангуляционные системы и методы структурированного освещения: учеб. пособие / В.И. Гужов. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2015. - 82 с.

53. Boechler, W. Анализ точности лазерных сканирующих систем/ Boechler, W. M.Bordas Vicent,A.Marbs// Доклад на XIX симпозиуме CIPA, Анталья, Турция (30 сентября - 4 октября 2003 г).

54. Конов, С.Г. Метрология пространственных объектов / С.Г. Конов, А. В. Глубоков // Учебное пособие. - М.: МГТУ «СТАНКИН», 2012. - с.133.

55. Шулепов, А.В. Использование фотограмметрических технологий при проектировании и эксплуатации деталей сложной формы / А.В. Шулепов, С.Г. Конов, Д.В. Коссинский // Сборник тезисов докладов Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Российский автопром: теоретическое и прикладные проблемы механики и машиностроения». - М.: Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН, 2007. - с. 66.

56. Алексапольский, Н. М. Фотограмметрия: Часть 1 / Н. М. Алексапольский, А.

H. Лобанова // — М.: Геодезиздат, 1956. — 412 с. — 3 600 экз.

57. Либенсон, М.Н. Взаимодействие лазерного излучения с веществом (силовая оптика)/ М.Н. Либенсон, Е.Б. Яковлев, Г.Д Шандыбина // Конспект лекций. Часть

I. Поглощение лазерного излучения в веществе. Под общей редакцией В.П. Вейко - СПб: СПб ГУ ИТМО, 2008. - 141 с.

58. Osten, W. Optical Measurements Systems for Industrial Inspection IV / W. Osten. 2005. - Vol. 2.

59. Фрайден, Дж. Современные датчики / Дж. Фрайден: Справочник Москва: Техносфера, 2005. - 592 с.

60. Markov B.N. A Procedure for the Evaluation of Functional Parameters of the Three-Dimensional Structure of Surface Roughness Specified by the ISO Standards / B.N. Markov, P.N. Emelyanov, A.V. Glubokov, A.V. Shulepov // Measurement Techniques. 2018, V. 61, № 2, pp. 1-7.

61. Искрина, А.Н. Технологии наземного 3D лазерного сканирования в НИ ТПУ/

А.Н. Искрина // Журнал «Геопрофи» №6-2012.

62. Галиулин, Р.М. Оптоэлектронные системы для размерного контроля изделий сложной формы / Р.М. Галиулин // журнал " Автометрия", Изд-во СО РАН, N 5, том 40, 2004, с. 26-37.

63. Мякишев, Г.Я. Физика. Учебное пособие/ Мякишев Г.Я., Буховцев Б.Б. - М. Просвещение, 1973.

64. Вертопрахов, В.В. Влияние формы объекта и ориентации его поверхности на точность лазерных триангуляционных измерений / В.В. Вертопрахов. // Автометрия. - 1995. - № 6. - С. 64-68.

65. Обиралов, А.И. Фотограмметрия / А.И. Обиралов, А.Н. Лимонов, Л.А. Гаврилова. - М.: Колос, 2002. - 240 с.

66. Довыденко, Е.В. Обработка сигналов в системе оптической лазерной триангуляции с минимальным набором компонентов / Е.В. Довыденко, Приоров А.Л // Измерительная техника. 2008. № 10. С.35-39.

67. Воронов, В.И. Снижение погрешности измерений в профилометрах с триангуляционным лазерным датчиком расстояний / В.И. Воронов, С.Г. Лебедев // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2008. № 4. С. 53-56.

68. Галиулин, Р.М. Компьютерные лазерные оптоэлектронные системы измерений геометрии изделий сложной формы "ОПТЭЛ" / Р.М. Галиулин // журнал " Авиационная техника", N 1, 1997 г.

69. Комиссаров, А.В. Исследование точности внешнего ориентирования сканов с использованием результатов моделирования [Текст] / А.В. Комиссаров, Т.А. Широкова, Д.В. Комиссаров // ГЕО-Сибирь-2007. Т. 3.

70. Мастеренко, Д.А. Особенности цифровой обработки измерительной информации при высокоточных линейных и угловых измерениях / Д.А. Мастеренко, В.И. Телешевский // Измерительная техника. 2016. №12. С. 11-14.

71. Шадрин, М.В. Погрешности 3Э-сканирования окрашенных объектов методом лазерной триангуляции / М.В. Шадрин, Савин В.Н. // Статья в сборнике трудов конференции «РГУ имени С.А. Есенина 2014-2015», Рязань - Рязань: РГУ

им. С.А. Есенина, 2015. - С. 248-255.

72. Травкин, С.В. Разработка методов и средств поверки и калибровки геодезических приборов для измерения превышений [Текст] автореф. дис. ... канд. тех. наук / С.В. Травкин. - М.: МИИГАиК, 2007. - 22 с.

73. ГОСТ 28187-89. Отклонения формы и расположения поверхностей. Общие требования к методам измерений. М: Издательство стандартов, 1989.19с.

74. Якушев, А.И. Взаимозаменяемость, стандартизация и технические измерения / А.И. Якушев, Л.Н. Воронцов, Н.М. Фодотов. 6-е изд., перераб. и доп. М.: Машиностроение, 1987. 352 с.

75. ГОСТ 24643-81. Основные нормы взаимозаменяемости. Допуски формы и расположения поверхностей. Числовые значения. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2004. - 10 с.

76. Суслин, В.П. Геометрический контроль изделий сложной формы / В.П. Суслин, А.В. Суслин, А.И. Макаров // Журнал " САПР и графика" №9, 1999, с. 7678.

77. Кеткович, А.А. Лазерный профилометр объектов сложной формы [Текст] / А.А. Кеткович, Б.А. Чичигин // Фотоника. - 2009. -№ 3. - С. 30-33.

78. Правиков, Ю.М. Нормирование отклонений формы, расположения и шероховатости поверхностей деталей машин / Ю.М. Правиков, Г.Р. Муслина: Учебное пособие. -2-е изд, перераб. И доп. - Ульяновск УлГТУ, 2002. - 100с.

79. Бахвалов, Н. С. Численные методы / Н. С. Бахвалов - М.: Наука, 1975.

80. Дистанционные методы зондирования Земли и фотограмметрия, мониторинг окружающей среды, геоэкология: Сб. материалов III Междунар. научн. конгресса «ГЕО-Сибирь-2007», 25-27 апреля 2007 г., Новосибирск. - Новосибирск: СГГА, 2007. - С. 71-75.

81. Комиссаров, А.В. Общий подход к изучению погрешностей наземной лазерной съемки, вызванных метрологическими свойствами объектов / А.В. Комиссаров, Широкова Т.А, Комиссаров Д.В. // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2013. № 1. С. 36-42.

82. Марков, Б.Н. Двухмерные фильтры изображения шероховатости поверхности / Б.Н. Марков, А.В. Шулепов // Измерительная техника. 2015. № 8. С. 3-5.

83. ГОСТ Р ИСО 4287-2014 Геометрические характеристики изделий (GPS). Структура поверхности. Профильный метод. Термины, определения и параметры структуры поверхности. М.: Стандартинформ, 2019.

84. Исакович, М.А. Рассеяние волн от статистически шероховатой поверхности / М.А. Исакович// ЖЭТФ, 1952, т. 23, с. 305. Труды Акустического института, 1969, выл. 5, с. 152-251.

85. Вакуева, Н.Н. Приборы для измерения шероховатости и волнистости поверхности: Учебное пособие / Н.Н. Вакуева, Н.А. Прохорова, Н.А. Табачникова // М.: Машиностроение, 1983. 47 с.

86. Измерение шероховатости и геометрической формы с применением системы измерений методом рассеянного света OS 500. [Электронный ресурс] - Режим доступа:

https://docplayer.ru/60892470-Izmerenie-formy-pribory-dlya-izmereniya-sherohovatosti-poverhnosti-profflometry-surftest-stranica-528.html

87. Максвелл, Дж. К. Избранные сочинения по теории электромагнитного поля / Дж. К Максвелл // М.: ГИТТЛ, 1952. — С. 349. — 687 с.

88. Пальчикова, И.Г. Интервальная оценка параметров цвета из цифровых изображений / И.Г. Пальчикова, Смирнов Е.С. // Компьютерная оптика, 2017, том 41, № 1. С. 95-102.

89. Nermina, ZAIMOVIC-UZUNOVIC. Influence of Surface Parameters On Laser Scanning / Nermina ZAIMOVIC-UZUNOVIC, Samir LEMES. // 10th International Symposium on Measurement and Quality Control 2010, September 5-9.

90. Хатбуллин, Р.А. Определение координат центра якости светового пятна для измерительной системы / Р.А. Хатбуллин // Вестник ИжГТУ.2011. № 3(51). С. 112115.

91. Semakov, S.V. Development of a method and tools for research of characteristics

of color sight / S.V. Semakov // Abstract of theses on degree of Candidate of Technical Sciences [In Russian]. Saint-Petersburg; 2000.

92. Аддитивная модель RGB. [Электронный ресурс]- Режим доступа: https: //ru.wikipedia.org/wiki/RGB

93. ГОСТ 24642-81. Допуски формы и расположения поверхностей. Основные термины и определения. М.: Изд-во стандартов, 1990. - 68 с.

94. Официальный сайт компании Roland. [Электронный ресурс] - Режим доступа: http: //www.roland.ru/products/index.php? SECTION ID=98.

95. Кравцов, Ю.А. Последовательное применение метода Кирхгофа к задаче о рассеянии звуковой волны на поверхности со случайными неровностями / Ю.А. Кравцов, И.М. Фукс, А.Б. Шмелев// Изв. Вузов: Радиофизика, 1971, т. 14, с. 854.

96. ГОСТ 6507-90 Микрометры. Технические условия (с Изменением N 1). М.: ИПК Издательство стандартов, 2004. - 10 с.

97. Линник, Ю. В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений / Ю. В. Линник// 2-е изд. — М., 1962. (математическая теория).

98. Сысоев, Ю. С. Координатные методы определения параметров средней окружности при анализе профиля реальной окружности / Ю. С. Сысоев // Измерительная техника. 1995. - № 10. - С. 22-25.

99. ГОСТ 8.051-81. Государственная система обеспечения единства измерений. Погрешности, допускаемые при измерении линейных размеров до 500 мм. Издательство стандартов, 2013. - с. 11.

100. Pyae Sone Win. Research of the influence of surface color on the measurement error of parameter geometric accuracy in laser scanning optoelectronic measurement information systems/ Pyae Sone Win, A.V. Shulepov, P.N. Emelyanov, Zaw Win Htet, Myo Min Khaing // 2019 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ELConRus) Moscow, Russia.

DOI: 10.1109/EIConRus.2019.8657253.

101. Пьей Сони Вин. Исследование погрешности измерения деталей в 3D

сканирующих оптоэлектронных измерительных системах/ Пьей Сони Вин, А.В. Шулепов // Материалы XI международной конференции «Машиностроение: традиции и инновации (МТИ - 2018)». Сборник докладов. - М.: ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН», 2018. - 91с., с. 55-61.

102. Шулепов, А.В. Исследование погрешности измерения геометрических параметров деталей в зависимости от цвета покрытия поверхности в лазерных сканирующих оптоэлектронных измерительных системах/ А.В. Шулепов, Пьей Сони Вин // Измерение. Мониторинг. Управление. Контроль. 2019. № 1 (27). С. 5562.

103. Пьей Сони Вин. Исследование взаимодействия зондирующего луча с поверхностью детали в лазерных измерительных системах/ Пьей Сони Вин // Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2016). М.ФГБОУ ВО «МГТУ «Станкин», - 2016. С. 52-54.

Приложение А. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности

В Приложении А приняты следующие обозначения: х, мкм - шероховатость поверхности образцов, измеренная по параметру Яа по ГОСТ 2789-73 «ШЕРОХОВАТОСТЬ ПОВЕРХНОСТИ. Параметры и характеристики». у, мм -погрешность измерения координаты по У точек поверхности.

Экспериментальные данные позволяют предположить в качестве модели зависимости гиперболу вида у = Ь/х + а. Параметры модели - а и Ь.

1. Параметры модели определяются по МНК

ап + Ь^1/х = Ху а£1/х + Ь£1/х2 = Ху/х

Таблица А.1

1/1 у х2 у2 х у

20 0.23 400 0.0529 4.6

10 0.12 100 0.0144 1.2

5 0.08 25 0.0064 0.4

35 0.43 525 0.0737 6.2

Ср.знач. 0.143 175 0.0246 2.067

Для эмпирических данных система уравнений имеет вид: 3а + 35Ь = 0.43 35а + 525Ь = 6.2

Уравнение регрессии: гипербола вида у = 0.0101 / х + 0.025

1.1 Ошибка аппроксимации

Оценка точности подбора уравнения регрессии к экспериментальным данным определяется с помощью средней относительной ошибки аппроксимации.

А = 100%

п

Критерием верности выбора аппроксимирующей функции является значение ошибки аппроксимации не более 5%-7%. В данном эксперименте значение средней относительной ошибки аппроксимации составляет:

— 0.1165

А = — 100% = 3.88%

Вывод. Ошибка аппроксимации меньше 7%, следовательно, выбранная модель зависимости хорошо согласуется с экспериментальными данными и ее можно использовать при регрессионном анализе.

Для определения размеров погрешности или точности прогноза показателя Y рассчитаем коэффициент несоответствия Тейла по формуле:

_ 'Х(У.-У)2 Кт= ^

6.4Е-5

Кт=о 0737=0.000872

Этот показатель изменяется от 0 до 1. Чем ближе его значение к нулю, тем лучше результаты прогнозирования. Средние значения

- = Хх, = 35 = 11667

п 3

у = 1а = М3 = 0.1433

п3

— = = б-2 = 2.0667 п3

Дисперсия

ух2. _ 525

Щ(х) = ^ - х2 = -3- - 11.672 = 38.8889

Щу) = Ху21 - у 2 = - 0.142 = 0.00402

Среднеквадратическое отклонение а(х) = -\/0(х) = л/38.8889 = 6.2361 ®(у) = л/Щу) = л/0.00402 = 0.06342

1.2 Коэффициент эластичности

Оценка силы связи исследуемого фактора х с результатом у определяется по

значению коэффициента эластичности:

„ ду х —Ъ

Е = —— = —з-

дх у ах +Ъ

В данном случае значение коэффициента равно -(0.0101)

Тн =-----= ПП^й

Е 0.025-11.6667+0.0101 -00336.

Вывод. Коэффициент эластичности меньше 1. Следовательно, влияние х на Y не существенно.

1.3 Эмпирическое корреляционное отношение

Для оценки качества параметров уравнения промежуточные данные записаны в расчетную таблицу (табл. 2)

Таблица А.2

х у у(х) (у1-уср)2 (угу(х))2 (у1-у(х)) : у1

0.05 0.23 0.228 0.00751 5.0Е-6 0.00932

0.1 0.12 0.126 0.000544 4.1Е-5 0.0536

0.2 0.08 0.0757 0.00401 1.8Е-5 0.0536

0.43 0.0121 6.4Е-5 0.116

Для измерения тесноты зависимости определяется эмпирическое корреляционное отношение. Такое отношение изменяется в пределах [0;1], вычисляется как

П

/к у - Ух)2

Х(У - ■ 7)2

0.012 0.0121

= 0.997,

где Х( у - Ух)2 = 0.0121 - 6.4Е-5 = 0.012

Полученное значение корреляционного отношения свидетельствует о существенном влиянии изменение х на у.

1.4 Индекс детерминации

д 2 =, _ я, 0.0121

т.е. в 100% случаев х влияет на изменение у., следовательно, точность подбора уравнения регрессии - высокая.

2. Анализ точности определения оценок параметров уравнения регрессии

Дисперсия ошибки уравнения

о2 = Х(У, - Ух)2 йу п-т-1

где т = 1 - количество влияющих факторов в модели регрессии. Стандартная ошибка уравнения.

= л/Б/ = л/0 = О

О -С Л

Ьь - Ьу-

X2

П ах

Л/525

Ьь 0'3-6.2361 0

Б О

Ьа = ^ = 6.2361л/3 = 0

3. Проверка гипотез относительно коэффициентов линейного уравнения регрессии

1) 1-статистика. Критерий Стьюдента. По таблице распределения Стьюдента находим Ттабл Ттабл (п-ш-1; а/2) = (1;0.025) = 12.706 а

Ъ =

Ьа

0.0101 Ъ = —5— = <12.706

Статистическая значимость коэффициента а не подтверждается.

= _ь_

*ь ЬЬ

0.025 Ъ = —5— = <12.706

Статистическая значимость коэффициента Ь не подтверждается. Такой результат обусловлен малым числом данных при построении зависимости.

Определим доверительные интервалы коэффициентов регрессии, которые с надежность 95% будут следующими:

(Ь - 1лабл Ьь;Ь + 1набл Ьь)

(0.0101 - 12.706*0; 0.0101 + 12.706*0)

(0.0101;0.0101)

(а - ^абл 8а;3. + ^абл Ьа)

(0.025 - 12.706*0; 0.025 + 12.706*0) (0.025;0.025)

2) Б-статистика. Критерий Фишера. Коэффициент детерминации.

К2 = . Х(У, - Ух)2 = . 6.4Е-5 = .

Я = 1 - Х(у, - 7)2= 1 - 001207 = 1

Я2 (п - т - 1) 1 (3-1-1) = 1 - Я2 т = 1 - 1 1 =

Находим из таблицы Fkp (1;1;0.05) = 161 где т - количество факторов в уравнении регрессии (т=1). Поскольку F < Fkp, то коэффициент детерминации (и в целом уравнение регрессии) статистически не значим.

Выводы. Проведено исследование зависимости Y от X. Была выбрана гиперболическая регрессия. Оценены её параметры методом наименьших квадратов. Статистическая значимость уравнения проверена с помощью коэффициента детерминации и критерия Фишера. Установлено, что в исследуемой ситуации 100% общей изменчивости (вариабельности) Y объясняется изменением X. Установлено также, что параметры модели статистически не значимы.

Таблица А.3

х У У(х) |у - У(х)1

20 0.23 0.228 0.00214

10 0.12 0.126 0.00643

5 0.08 0.0757 0.00429

4. Критерий Дарбина-Уотсона

При статистическом анализе полученного уравнения регрессии условия

статистической независимости отклонений между собой проверяются по указанному критерию. Проверяется некоррелированность соседних величин еь

Таблица А. 4

у у(х) е1 = у-у(х) е2 (е; - е;-1)2

0.23 0.228 0.00214 5.0Е-6

0.12 0.126 -0.00643 4.1Е-5 7.3Е-5

0.08 0.0757 0.00429 1.8Е-5 0.000115

6.4Е-5 0.000188

Для анализа коррелированности отклонений - невязок используется статистику Дарбина-Уотсона:

Я* - еы)2 Хе>2

DW = V"1 ~.2

^ = 0000188 = 2.63 6.4Е - 5

Критические значения d1 и d2 определяются таблицам для требуемого уровня значимости а =0,05, числа наблюдений п = 3 и количества объясняющих переменных т=1.

Критерий отсутствия автокорреляции - в выполнении условия:

й <DW и d2 <DW <4 - ё2.

Приблизительно можно установить, что автокорреляция остатков отсутствует, если выполняется неравенство 1.5 <DW < 2.5. при эмпирическом значении 2,63, которое почти попадает в интервал, можно предположить, что автокорреляция остатков отсутствует.

Уточненный расчет по табличным значениям Дарбина-Уотсона для п=3 и к=1 (уровень значимости 0,05) и d1 = 1.08; ё2 = 1.36 показывает, то автокорреляция остатков присутствует.

5. Проверка наличия гетероскедастичности

Исследование моделей на гетероскедастичность является одной из необходимых процедур при построении регрессионных уравнений. Наличие гетероскедастичности проверяется при помощи теста ранговой корреляции

Спирмена.

Определение коэффициента ранговой корреляции Спирмена проводится в следующем порядке.

Присваивают ранги признаку |е±| и фактору X.

Таблица А. 5

X N ранг X, ёх ранг | е±|, ёу

20 0.00214 3 1

10 0.00643 2 3

5 0.00429 1 2

Формируется матрица рангов.

Таблица А. 6

ранг X, ёх ранг |е±|, ёу (ёх - ёу)2

3 1 4

2 3 1

1 2 1

6 6 6

Выполняется проверка правильности составления матрицы результатам вычисления контрольной суммы:

= (1+п)п = (1+3)3 2 2 6

Сумма по столбцам матрицы равны между собой и контрольной суммы, значит, матрица составлена правильно.

коэффициент ранговой корреляции Спирмена вычисляется по формуле

1 ^ Р = 1 - 6п3-п

6

р = 1 - = -0.5 Вывод. Связь между признаком |е±| и фактором X умеренная и обратная.

6. Оценка коэффициента ранговой корреляции Спирмена

Значимость коэффициента ранговой корреляции Спирмена Для того чтобы при уровне значимости а проверить нулевую гипотезу о равенстве нулю генерального коэффициента ранговой корреляции Спирмена при конкурирующей гипотезе Н р Ф 0, надо вычислить критическую точку:

где п - объем выборки; р - выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена: t (а, к) - критическая точка двусторонней критической области, которую находят по таблице критических точек распределения Стьюдента, по уровню значимости а и числу степеней свободы к = п-2.

Если |р| <Ткр - нет оснований отвергнуть нулевую гипотезу. Ранговая корреляционная связь между качественными признаками не значима. Если |р|> Ткр - нулевую гипотезу отвергают. Между качественными признаками существует значимая ранговая корреляционная связь.

По таблице Стьюдента находим t (а/2, к) = (0.05/2;1) = 12.706

Поскольку Ткр> р, то принимаем гипотезу о равенстве 0 коэффициента ранговой корреляции Спирмена. Другими словами, коэффициент ранговой корреляции статистически - не значим и ранговая корреляционная связь между оценками по двум тестам незначимая.

Проверим гипотезу Н0: гетероскедастичность отсутствует.

Поскольку 12.706> 11, то гипотеза об отсутствии гетероскедастичности принимается.

Приложение Б. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности, изготовленных

тонкими методами обработки

В Приложении Б приняты следующие обозначения: х, мкм - шероховатость поверхности образцов, измеренная по параметру Яа по ГОСТ 2789-73 «ШЕРОХОВАТОСТЬ ПОВЕРХНОСТИ. Параметры и характеристики». у, мм -погрешность измерения координаты по У точек поверхности.

Экспериментальные данные позволяют предположить в качестве модели

* _ а+Ьх

зависимости экспоненту вида у _ е . Параметры модели - а и Ь.

Экспериментальные данные для построения зависимости представлены в таблице.

Таблица Б.1

№ 1 2 3

XI 0.05 0.1 0.2

У1 0.23 0.12 0.08

* _ а+Ьх

Параметры модели а и Ь в уравнении экспоненты у _ е по методу наименьших квадратов могут быть определены по известным формулам:

= х 1пу X X1пУ/ п^ х - (( Х)2

а = - ^1п у.--^ х п п

Промежуточные вычисления величин, входящих в выражения для определения параметров, а и Ь удобно представить в виде вспомогательной таблицы:

1 Х1 У1 Х!2 1п у! Х1 1п У!

1 0.05 0.23 0.0025 -1.4697 -0.0735

2 0.1 0.12 0.01 -2.1203 -0.212

3 0.2 0.08 0.04 -2.5257 -0.5051

XX 0.35 0.43 0.0525 -6.1157 -0.7907

Вычисленные значения параметров модели, а=-1,2669 и Ь=6,6138.

Итак, уравнение регрессии - модель зависимости погрешности измерения координаты от значения параметра шероховатости Яа имеет вид:

~ _ -1.2669-6.6138х у ~ е

Рисунок Б.1. График уравнения регрессии - модель зависимости погрешности измерения координаты У на поверхности и шероховатости поверхности по параметру Яа при цилиндрическом шлифовании Оценка значимости параметров регрессии состоит в определении индекса

детерминации и средней ошибки аппроксимации.

Промежуточные вычисления величин, входящих в выражения для

определения этих параметров удобно представить в виде вспомогательной

таблицы:

1 Х1 У1 А У Уг - А ( Уг - У )2 8: 8:2 Аг Дб! (ДеО2

1 0.05 0.23 0.2024 0.0867 0.0075 0.0276 0.0008 0.1201 — —

2 0.1 0.12 0.1454 -0.0233 0.0005 -0.0254 0.0006 0.2116 -0.053 0.0028

3 0.2 0.08 0.075 -0.0633 0.004 0.005 0 0.062 0.0303 0.0009

XX — — — — 0.0121 — 0.0014 0.3937 — 0.0037

Здесь

У - У;, А^ =£. А

Уг - У г У1

где

^ 1

У = ~Х Уг =

0.6

п — 3 Индекс корреляции:

Я =

= 0.2

1

1 X(Уг _ уг )2 _ Г7

1 (Уг _ Уг )2 "V1 _

0.0014 0.0121

0.9388

Индекс детерминации: Я2=0.93 882 ~ 0.8813; Средняя ошибка аппроксимации:

Уг~ У г

А "1X

п

Уг

0 3937

. 100% = --. 100% * 13.1227%

3

Значимость индекса детерминации оценивается по Б-критерию Фишера:

- критическое (табличное) значение Бш=Б(а, кьк2)=Р(0.05ДД)~Ш.4476;

- фактический (опытное, экспериментальное)

р —Я^ь

** 1 - Я2' к

0.8813 1 1 - 0.88131

7.4327;

Так как к1=т=1, к2=п-т-1=3-1-1=1и а=0.05, а=0.05,

где т - это число параметров при переменных уравнения регрессии.

Критерии Дарбина-Уотсона:

диапазон критических (табличных) значений ё1 = 1.08; ё2 = 1.36 - фактическое значение

^ = Х(()) 0.0037 я 2.63

0.0014

Приложение В. Построение и анализ модели зависимости погрешности измерения координат точек от шероховатости поверхности с большими

поверхностными неровностями

В Приложении В приняты следующие обозначения: х, мкм - шероховатость поверхности образцов, измеренная по параметру Яа по ГОСТ 2789-73 «ШЕРОХОВАТОСТЬ ПОВЕРХНОСТИ. Параметры и характеристики». у, мм -погрешность измерения координаты по У точек поверхности.

Экспериментальные данные позволяют предположить в качестве модели

зависимости прямую экспоненту вида у = еа+Ъх . Параметры модели - а и Ь.

Экспериментальные данные для построения зависимости представлены в таблице.

Таблица В.1

№ 1 2 3

XI 3.2 6.3 12.5

У1 0.07 0.16 0.37

* _ а+Ъх

Параметры модели а и Ь в уравнении экспоненты у = е по методу наименьших квадратов могут быть определены по известным формулам:

п X х 1п у - X X X 1п У

X, (^ X;)2

а = - X1п у,--X х

п п

Промежуточные вычисления величин, входящих в выражения для определения параметров, а и Ь удобно представить в виде вспомогательной таблицы:

Таблица В.2

i Xi yi Xi2 ln yi Xi ln yi

1 3.2 0.07 10.24 -2.6593 -8.5096

2 6.3 0.16 39.69 -1.8326 -11.5453

3 12.5 0.37 156.25 -0.9943 -12.4282

XX 22 0.6 206.18 -5.4861 -32.483

Вычисленные значения параметров модели, а=0,1728 и Ь= -3,0957. Итак, уравнение регрессии - модель зависимости погрешности измерения координаты от значения параметра шероховатости Яа имеет вид: - _ -3.0957+0.1728х

У ^ •

0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 О

- измеренная погрешность ■ зависимость но1решности

у = еа*Ьх y

£ _ ^-3.0 957-0.1728.4'

/

У

lili

6 8 Ra, мкм

10 12

14

Рисунок 3. 43. График уравнения регрессии - модель зависимости погрешности измерения координаты У на поверхности шероховатости поверхности по параметру Яа при цилиндрическом фрезеровании

Оценка значимости параметров регрессии состоит в определении индекса детерминации и средней ошибки аппроксимации.

Промежуточные вычисления величин, входящих в выражения для определения этих параметров удобно представить в виде вспомогательной таблицы:

Таблица В.3

1 Х1 У1 А У У - У ( у - 33, )2 8: 8:2 А, Д8! (Д8:)2

1 3.2 0.07 0.0786 -0.13 0.0169 -0.0086 0.0001 0.1235 — -

2 6.3 0.16 0.1344 -0.04 0.0016 0.0256 0.0007 0.1602 0.0343 0.0012

3 12.5 0.37 0.3922 0.17 0.0289 -0.0222 0.0005 0.0599 -0.0478 0.0023

XX — — — — 0.0474 — 0.0012 0.3437 — 0.0035

Здесь

ь = у -у,= 4 =

у - у

у