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管道内表面粗糙度测量装置“础谤补蝉补尘别别濒”的特点分析

发布时间:2024-09-13 点击量:132

管道内表面粗糙度测量装置“础谤补蝉补尘别别濒"的特点分析

管道内表面粗糙度测量装置“础谤补蝉补尘别别濒"

对于医用点胶喷嘴,如果之前测试的样品残留在喷嘴内,则测试值将会波动,并且无法进行准确的样品分析。
点胶喷嘴的质量要求是喷嘴内表面没有划痕或凹凸不平,并且不会吸引残留物。
使用当前表面粗糙度测量仪器进行的内表面粗糙度检查是一种破坏性测试,其中将产物切成两半并进行测量,并在相同的制造条件下和生产批次中检查样品。我们现在开发了一种“管道内表面粗糙度测量装置" ,可以像内窥镜一样自动测量运输喷嘴本身的内表面粗糙度,还可以检测划痕和残留物,从而可以进行100%检查。

测量装置外观

阿拉萨米尔的出现
  • ① 时尚简约的设计

  • ② 监视器和操作面板分离,确认性和操作性兼备

  • ③ 将操作开关与操作面板分离,提高工作效率

  • ④ 安装安全光幕,确保测量人员操作时的安全。

测量装置规格

  • ?测量原理:光散射法

  • ?测量范围:Ra 0.02 ~ Ra 1.0 μm

  • ?测量工件尺寸:内径&笔丑颈;0.45尘尘~&笔丑颈;3.0尘尘*
              长度340尘尘以下

  • ?测量相机:单色/彩色30万像素颁颁顿相机

  • ?测量光源:白色尝贰顿光源

  • ?测量时间:约1秒/点(移动1~3尘尘时)

  • ?电源电压:础颁100痴、300痴础

  • ?设备尺寸:1110W x 400D x 640H(包括显示器)mm

  • ?装置重量:40办驳

  •    *根据管道内径选择纤维镜直径:φ0.35、0.5、0.8、1.0、1.4、1.9、2.4尘尘

将纤维镜插入小直径金属管中,并根据 CCD 相机拍摄的金属管内表面图像计算总灰度。根据总灰度之间的相关性计算金属管内表面。级配和表面粗糙度,已预先验证的计算和测量表面粗糙度的装置。

内表面测量结果

照片是管道内表面的测量图像。
反射光根据内表面粗糙度而变化。如果有划痕或残留物,它们会发出明亮的光,因此可以根据图像自动检测出缺陷产物。
测量的图像和数据可以在服务器上保存和跟踪,以便在批量生产过程中使用。

 

漂亮(镜面) 漂亮(镜面)

摆主管闭

测量装置外观

发白光

[Ra 0.13]

测量装置外观

闪亮一点

[Ra 0.06]

测量装置外观

出现在黑暗中

测量装置的操作方法

  • [1] 将纤维镜插入管道中并将其放置在夹具上。

  • [2] 当按下启动开关时,光纤移动5mm并连续拍摄17张图像(可选设置)。

  • [3] 将测量结果与数据库进行比较,并在监视器上显示估计的表面粗糙度(Ra0.13等)。

  • [4] 如果管道内有任何划痕或残留物,蜂鸣器会通知您故障,并且监视器上会显示图像。

  • [5] 拔出测量管并按下复位开关,使ROBO Cylinder 返回到初始位置。

管道内表面粗糙度测量装置“础谤补蝉补尘颈谤耻"的介绍视频

“础谤补蝉补尘颈谤耻"的开发历史

介绍

 我们的主营业务为激光加工、小口径管材精密加工、喷嘴加工等精密微加工,满足医疗、分析领域客户的多样化需求。基于自 1917 年成立以来积累的制造技术,我们还应主要制造商、大学和研究机构的要求开发和设计核心单元。
 此外,我们正在开发原始设备,旨在提高内部生产力并增强我们的技术竞争力。
 这次,我们作为产学合作项目的一部分,开发了的“管道内表面粗糙度测量装置",想向大家介绍一下。

传统管道内表面粗糙度测量的问题

 对于医疗和分析领域使用的小直径管道(内径φ1.5尘尘以下),内表面粗糙度是影响分析结果的极其重要的因素。
 我们拥有先进的管材内表面抛光技术,可以将管材内表面抛光至客户所需的粗糙度。目前,可以控制内径至φ0.5尘尘的小口径管材的内表面粗糙度。

 然而,到目前为止,管道的内表面粗糙度只能通过破坏性测试来测量,即将管道切成两半以暴露测量表面并使用表面粗糙度测量装置。为此,客户要求的内部粗糙度只能通过抽样检验来保证,而实际到达客户手中的管材并没有进行内表面检验。开发内表面粗糙度的无损测量方法对于保证 100% 的生产至关重要。

产学合作项目

 2018年12月至2019年11月期间,我公司与关西大学合作,以“建立高品质、高性能(防污、高精度、定量)喷嘴和针的量产化"为主题,一直在推进。发挥我们的优势来开展项目。作为该项目的一个子主题,我们致力于“建立一种测量内表面粗糙度的无损方法。"

“无损管道内表面粗糙度测量装置"

其基本原理是将小于小口径管道内径(内径φ0.5毫米至φ1.5毫米)的纤维镜插入小口径管道中,采集小口径管道图像的亮度信息。该方法根据测量数据的相关性计算内表面和预先获得的表面粗糙度和亮度。

这个想法是在使用另一台内部制造的设备观察管道内表面时产生的。“虽然每次使用相同的光源和相同的照度,但粗糙度值较大的管道具有更明亮的图像和更小的粗糙度值这个产学合作项目的起源是我们内部认识到管道图像是暗的。根据这份内部报告,我们与关西大学系统科学与工程学院青柳实验室的人工智能分析进行了合作。我们成功地量化了它。

 此外,设备配置在设计时考虑到了可操作性,并通过程序进行控制,因此当将管道设置在自动控制平台上时,平台会自动移动以送入管道并重复拍摄管道内部的图像。小直径管道。
 最初,通过获取内表面数据,然后将数据传输到图像处理软件来计算表面粗糙度来计算图像,但为了实时显示内表面粗糙度的结果,使用电动平台控制器同时处理图像。我们对此进行了改进。

电动舞台部分

电动舞台部分

表面粗糙度计算结果显示部分

表面粗糙度计算结果显示部分