1. Oberflächenbeschaffenheitsdefektentdeckung von maschinell bearbeiteten Teilen -- Entdeckung
Es gibt viele Beschaffenheiten auf der Oberfläche von mechanischen Teilen, und viele Beschaffenheiten sind defekt. Wenn Sie Defekte finden und Defekte entschädigen möchten, ist es sehr hilfreich, die Genauigkeit von Teilen zu verbessern. Die Entdeckung im Teiloberflächenbeschaffenheits-Erfassungssystem kann durch die folgenden Aspekte durchgeführt werden:
(1) wenden einige Ausrüstung und Methoden an, um das Oberflächenprinzip von mechanischen Teilen zu prüfen
(2) gab die ermittelten Informationen in den Computer für die Verarbeitung ein
(3) wird das Computersystem mit der Signalaufbereitung und Spektrumbild programmiert
Nach diesen drei Schritten werden, die Routineentdeckung der Teiloberflächenbeschaffenheit wird abgeschlossen abgeschlossen.
2. Entdeckung und Analyse von Oberflächenbeschaffenheitsdefekten von maschinell bearbeiteten Teilen
Es gibt viele Zeitreihenfolgen bei der maschinellen Bearbeitung. Wenn Defekte in der Zeitreihenfolge verarbeiten, ist es einfach, Defekte in der Oberflächenbeschaffenheit von mechanischen Teilen zu verursachen. Jedoch wegen der verschiedenen Verarbeitungswerkzeuge und der Verarbeitungsmethoden, möglicherweise verschiedene Beschaffenheiten in den verschiedenen Formen werden produziert, das nicht nur die Schönheit aber auch die Genauigkeit von Teilen beeinflußt.
Nach Analyse wenn der Frequenzbereichfilter benutzt wird, um die Entstörungsoperation in der Region zu unterdrücken, in der die Energie im Spektrum verhältnismäßig konzentriert wird, sind die Beschaffenheitseigenschaften in dieser Richtung schwächer. Wir können die Beschaffenheitseigenschaften durch diese Methode verringern, um die Stärke der effektiven Beschaffenheitsrichtung zu erhöhen, die es einfacher, die Hintergrundbeschaffenheit und die Defektbeschaffenheit zu unterscheiden und zu identifizieren macht.
3. Oberflächenbeschaffenheitsdefektentdeckung von maschinell bearbeiteten Teilen -- Extraktion von Beschaffenheitseigenschaften
Die Trennung der Hintergrundbeschaffenheit und der Defektbeschaffenheit ist der Fokus der Bilderkennung, und sie ist bequemer und effektiv, wenn das Bild effektiv gefiltert wird. Außerdem nach der Entstörung des Hintergrunds, wird das Beschaffenheitsdefektbild bis zu einem gewissen Grad erhöht. So können Leute die Defektbeschaffenheit und die Hintergrundbeschaffenheit besser unterscheiden. Jedoch bei dem Unterscheiden, sollte es gemerkt werden, dass es viele unbekannten Situationen in diesem Fall gibt. Das erste ist das defekte Ziel, und das zweite ist der Geräuschpunkt. Er ist aus diesen zwei Gründen, die notwendige Behandlung und Schalldämpfung während des Gebrauches durchgeführt werden sollten.
Die Beschaffenheitsinformationen von Defekten werden normalerweise in der Fourier-Transformation ausgedrückt und werden lokalisiert. Im Entstörungsverarbeitungsprojekt wird das Beschaffenheitssignal auch automatisch gespeichert. Außerdem nach dem Bild, das filtert, sind sein Hintergrund und Beschaffenheitsdefekteigenschaften offensichtlich unterschiedlich.