简介：摘要：表面粗糙度是指加工表面上的小峰和不均匀峰谷的不均匀度，与机械零件的性能密切相关，对机械产品的寿命和可靠性有重大影响。粗糙度的可靠测量对制造业具有重要意义。目视检查加工表面粗糙度的方法已进一步自动化。它主要比较不同粗糙度的表面功率谱，然后提取相关的纹理特征，然后将此信息输入到神经网络中进行校准和测试。因此，分析了这种用于加工粗糙表面的视觉检查方法。

简介：1概述表面粗糙度是指在表面处理过程中钢材表面形成的峰到谷深度的平均值，有时也称为“锚纹”。

简介：摘要：表面粗糙度是工件表面微观表示的重要指标。它是对工件表面越小以及工件表面越粗糙程度的测量。表面加工指标应用于制造业，这对提高工件质量和生产率尤为重要。同时，这会直接影响工件的耐磨性能。曲面越粗糙，相应接触的有效面越小，压力越大，磨损程度越高。也会影响工件配合的稳定性和疲劳强度。。鉴于此，本文对表面粗糙度测量技术与方法进行分析，以供参考。

简介：表面粗糙度的测量方面通常有比较板法、千分尺法和拓印纸法三种。本文对三种测量方法及测量步骤进行简单介绍。

简介：摘要表面粗糙度是评价工件表面质量的重要指标之一，工件表面质量的好坏直接影响其使用寿命和使用性能。介绍了表面粗糙度检测的两种方式接触式测量和非接触式测量，重点阐述了基于计算机视觉技术的非接触式测量方法和研究现状。

简介：通过实验使用表面粗糙度测试仪测定了无氟连铸结晶器保护渣的表面粗糙度,研究了碱度R、Li_2O、TiO_2、Na_2O、B_2O_3、MgO对保护渣表面粗糙度的影响。实验证明：碱度大,Li_2O、TiO_2、Na_2O、MgO含量高的保护渣,其冷态下的表面粗糙度相对较高;保护渣的玻璃化性能随着B_2O_3含量的提高而变好,表面更加光滑;MnO含量在2%~4%时,随着的MnO含量的增加,表面粗糙度变大;MnO含量在4%~6%时,随着的MnO含量的增加,表面粗糙度变小。

简介：本文分析了表面粗糙度对摩擦的影响机理。结果表明：（1）聚合物试验中，在迭到稳定摩擦值后，这一现象导致摩擦对表面粗糙度不敏感；（2）金属摩擦实验中，存在一最佳表面粗糙度级别，在此级别下，摩擦副的边界摩擦系数最小，耐磨性最好。

简介：摘要表面粗糙度仪广泛应用于各种金属与非金属的加工表面的检测除机械加工制造外，电力、通讯、电子，如集成电路半导体等生产加工过程中也需粗糙度的评定，甚至人们生活中使用的文具、餐具、人的牙齿表面都要用到表面粗糙度的检验。

简介：制订合理的工艺流程、设计适合该产品使用的刀具，满足外贸产品的表面粗糙度要求。

简介：设计者对零件表面粗糙度的要求是否合理，不仅影响零件的使用性能和寿命，对零件的制造成本也有很大影响。1993年国家正式实施新的表面粗糙度标准，即GB/T131-93《机械制图表面粗糙度符号，代号及其法法》，取代了1983年的旧标准，由于新旧标准的符号，代号及其标注方法相近，但含义有所区别，在实际应用中容易出现混淆现象，本文对新旧国家标准中表面糙度标注的不同之处进行了分析，同时，对新旧标准的应用进行对比，突出新标准应用的科学性，合理性，以及对生产和设计的促进性。

简介：摘要：本文从影响冷轧钢板表面粗糙度的主要因素进行研究分析，找出了对主要生产条件对冷轧钢板生产表面粗糙度的影响规律，通过对轧制压力、轧制速度、乳液润滑剂等参数的合理控制，结合大量的实测数据进行了分析，找到了具体的改善措施，应用到生产中，生产出良好的铝带板表面质量。

简介：用数学建模方法预测车削加工所形成的表面粗糙度已有四十多年的历史。然而到目前为止，有效的方法不能较好地应用于强力车削。这里介绍一个全新的数学模型，它综合考虑了加工过程中的各种干扰，比如刀具切削刃缺陷和强力车削时的振动，这些因素影响可达到的表面粗糙度．它包括一个材料分离公式，是表达在切削过程中切屑流动和变形特点的，也允许补充信息以导出表面上给定点的产生机理。实验结果显示，即使在较低进给速度下计算的和测量的表面粗糙度参数之间也吻合得较好。

简介：　　摘 要： TC4 钛合金被广泛地用于航空航天等众多领域，为了提高钛合金零件的表面加工质量和加工效率，对 TC4 钛合金高速铣削表面粗糙度进行研究具有十分重要的意义。

简介：为了快速简单地评定和预测工程陶瓷磨削加工表面粗糙度,提出一种基于表面图像灰度信息的新方法。设定亮度140、对比度42、饱和度24、锐度9的图像采集条件,并选取灰度均值μ和均方差σ作为表征表面粗糙度的灰度参数,对数字图像进行降噪、增强和灰质化处理后,提取多幅磨削表面图像的灰度信息,绘制出表面粗糙度评定参数Ra、Rz、Ry与灰度信息平均值的关系曲线。结果表明：灰度均值和均方差与工程陶瓷磨削加工表面粗糙度呈同步递增或降低的关系,这一结果可用于快速评定任意磨削工件的表面粗糙度。

简介：摘要：随着现代工业制造的发展，数控磨削技术已经成为制造业中不可或缺的一部分。无论是航空航天领域的精密零件，还是汽车工业的发动机部件，都依赖于高精度、高效率的数控磨削来实现。数控磨削技术在工业制造中发挥着重要作用，然而，实现高效数控磨削过程中的表面粗糙度控制一直是一项具有挑战性的任务。本研究旨在探讨并提出一种有效的表面粗糙度控制策略，以提高数控磨削的加工效率和产品质量。通过综合考虑磨削参数优化、磨料工具选择、工件材料特性等关键因素，我们建立了一套综合性的表面粗糙度控制模型。实验结果表明，采用该策略能够显著改善磨削过程中的表面质量，减少废品率，并提高生产效益。这一研究为高效数控磨削技术的进一步发展和应用提供了有力支持。

简介：【摘要】机械加工的使用性能的提高和使用寿命的增加与组成产品的零件加工质量密切相关 ,零件的加工质量是保证产品质量基础。表面粗糙度反映了零件表面的质量，它对零件的装配、工作精度、疲劳强度、耐磨、抗蚀和外观等都有影响。衡量零件加工质量好坏的主要指标有：加工精度和表面粗糙度。本文主要通过对影响零件表面粗糙度的因素、零件表面层的物理力学性能（表面冷作硬化、残余应力、金相组织的变化与磨削烧伤）、表面质量影响零件使用性能等因素的分析和研究，来提高机械加工表面质量的工艺措施。

简介：

简介：摘要：针对表面粗糙度仪上位机缺少对表面粗糙度原始数据进行实时分析，过度依赖于表面粗糙度仪上传经过仪器本身高斯滤波后的数据从而导致精度不够精确的问题。本文提出了一种基于高斯滤波技术提取信息的方法，从表面粗糙度原始数据中提取出粗糙度信息，通过对信号进行平滑和降噪处理，提高测量精度和稳定性。该技术结合了Qt图形用户界面的优势，通过高斯滤波技术完成对物体表面粗糙度信息的提取。首先，通过传感器来获取物体的表面粗糙度原始数据。其次，使用高斯滤波算法对采集的原始数据进行处理分析，提取出表面粗糙度中的有效信息。最后，对得到的粗糙度信息进行分析，并与小波滤波技术提取的数据和表面粗糙度仪的测量值进行比较分析。实验结果表明该方法能够有效地提取表面粗糙度信息，提高测量精度，为表面粗糙度仪上位机实时分析表面粗糙度数据提供了可靠技术手段。

简介：

简介：摘要：轧制磨削精度和表面质量主要与发动机精度、表面粗糙度和嗡嗡过程中的物理机械性能有关，而表面粗糙度是主要因素之一。在其磨过程中，基于模糊神经网络的表面粗糙度预测，在有限过程中识别表面粗糙度，保证了体磨的质量，提高了体磨的性能。本文将结合实际，浅谈基于神经网络的轧辊磨削表面粗糙度智能预测。