Разработка методики построения трёхмерного изображения структуры поверхности деталей по их профилограммам

Целью исследования является получение трехмерных изображений исследуемого микрорельефа рабочих поверхностей деталей машин с использованием более простых и доступных средств получения информации о структуре поверхности, а именно – с помощью профилографа. Для получения информации о трехмерном распределении высотных параметров микрорельефа необходимо перейти от профильных параметров микрогеометрии к параметрам ее структуры. Для построения 3D-модели изображений исследуемого микрорельефа прецизионных поверхностей деталей используется профилограмма поверхности, полученная стандартными гостовскими методами. Цифровые значения сигнала вводятся в компьютер в виде одномерного массива (при этом количество элементов данного массива будет определять размер формируемого изображения). В процессе моделирования сформулированы новые требования к характеристикам микрогеометрии рабочих поверхностей. Предложено одномерный массив рассматривать как одну случайную реализацию видеосигнала вдоль горизонтальной оси X, полученного с видеокамеры, а его повторение вдоль оси Y позволит сформировать 3D-модель исследуемой поверхности детали машин. Для устранения недостатка неадекватного изображения 3D -модели исследуемой поверхности авторами предложено ввести случайную компоненту с использованием генератора псевдослучайных чисел для зашумления каждой последующей строки строящегося изображения. Такой генератор реализован в языке программирования С++. Установлено, что графики видеосигналов для разных строк существенно отличаются друг от друга, что отражает структуру реального микрорельефа. Таким образом, рассмотренный программный метод построения изображений позволяет получить 3D-модель структуры исследуемой поверхности для дальнейшей обработки данных сигналов оптико-электронным методом, не прибегая к использованию сложной и дорогостоящей аппаратуры.

1. Суслов А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин. М.: Машиностроение, 2000. 320 с.

2. Клевцов Г.В., Фролова О.А., Клевцова Н.А. Влияние поверхностной обработки на микрорельеф и структурные изменения материала в поверхностных слоях // Фундаментальные исследования. 2005. № 4. С. 71.

3. Приходько В.М., Меделяев И.А., Фатюхин Д.С. Формирование эксплуатационных свойств деталей машин ультразвуковыми методами: монография. М.: МАДИ, 2015. 264 с.

4. Абрамов А.Д., Носов Н.В. Оценка параметров микрорельефа поверхностей деталей машин на основе квазиоптимальных корреляционных алгоритмов // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 9. С. 19–25.

5. Abramov A.D., Grishin R.G., Nosov N.V. Electrooptic estimation of texture parameters of precision surfaces // Journal of Physics: Conference Series. The IV International Conference on Information Technology and Nanotechnology. 2018. Vol. 1096. С. 168–175. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1096/1/012021.

6. Носов Н.В., Михайлова Л.Н. Исследование шероховатости поверхностей конических роликовых подшипников // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2018. Т. 20. № 4-2 . С. 232–237.

7. Зибров П.Ф., Бобровский И.Н., Бобровский Н.М. Исследование профиля шероховатого слоя, микронеровности которого ограничены сложной кривой, состоящей из вогнутых и выпуклых полуокружностей в двумерном пространстве // СТИН. 2020. № 6. C. 27–30.

8. Bobrovskij I., Khaimovich A., Bobrovskij N., D’yakonov A. Determination of wide burnishing energy-force parameters based on constructing the kinematically admissible velocity field // Metals. 2020. Vol. 10. Iss. 1. Р. 46. https://doi.org/10.3390/met10010046.

9. Носов Н.В., Костин Н.А., Ладягин Р.В. Оценка параметров текстуры прецизионных поверхностей с применением квазиоптимальных корреляционных алгоритмов // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2021. № 1 . С. 24–31. https://doi.org/10.18323/2073-5073-2021-1-24-31.

10. Абрамов А.Д., Никонов А.И. Анализ и корреляционный метод устранения погрешности оптико-электронного определения микрорельефных параметров // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2016. № 1. С. 3–9.

11. Абрамов А.Д., Носов Н.В., Костин Н.А. Анализ структурных параметров профилограммы поверхности в оптико-электронных системах // Высокие технологии в машиностроении: материалы XIX Всерос. науч.-техн. конф. с междунар. участием (г. Самара, 10–11 ноября 2022 г.). Самара: СамГТУ, 2022. С. 3–5.

12. Иванкин В.Ю., Пепеляева Т.Ф. Методика конструирования поверхности по заданным параметрам шероховатости // Перспективы науки. 2014. № 3. C. 73–75.

13. Носов Н.В., Якубович Е.А. Исследование качества поверхности профиля пера лопаток компрессора после алмазного виброконтактного полирования // Journal of Advanced Research in Technical Science. 2021. № 26. С. 27–31. https://doi.org/10.26160/2474-5901-2021-26-27-31.

14. Смирнов А.В., Беззубцев А.Ю. Обход препятствий техническими средствами с использованием стереозрения // Программные системы: теория и приложения. 2016. Т. 7. № 4. С. 331–346.

15. Миланич А.И., Баранов А.А. Предельное разрешение в оптике // Труды Московского физико-технического института. 2012. Т. 4. № 2. С. 177–181.

16. Азарова В.В., Чертович И.В., Цветкова Т.В. Интерферометрический метод контроля прецизионных поверхностей и лазерных зеркал // Тр. 1-й Всерос. школы-семинара (г. Москва, 1–3 декабря 2010 г.). М.: МИЭМ, 2010. С. 209–214.

17. Пат. № 2441291, Российская Федерация, G02B21/00. Монохромный микроскоп сверхвысокого разрешения / А.И. Миланич; заявитель и правообладатель А.И. Миланич. Заявл. 20.05.2010; опубл. 27.01.2012.

18. Либенсон. М.Н. Преодоление дифракционного предела в оптике // Соросовский образовательный журнал. 2000. Т. 6. № 3. С. 99–104.

19. Кэлер А., Брэдски Г. Изучаем OpenCV 3. Разработка программ компьютерного зрения на C++ с применением библиотеки OpenCV / пер. с англ. А.А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2017. 826 с.

20. Абрамов А.Д., Никонов А.И. Оптико-электронные системы и методы измерительной оценки параметров микрорельефа: монография. Самара: Изд-во СамГТУ, 2012. 207 с.