轧辊和带钢三维表面形貌功能特征参数的测量方法及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局*CN103322968A*(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103322968103322968A(43)申请公布日2013.09.25(21)申请号201310280432.8(22)申请日2013.07.05(71)申请人武汉钢铁（集团）公司地址430080湖北省武汉市武昌友谊大道999号A座15层申请人北京科技大学(72)发明人田义胜张杰陈晓海徐冬汪磊川李洪波范庆国杨光辉卢劲松曹建国董海龙(74)专利代理机构武汉开元知识产权代理有限公司42104代理人胡镇西孙林(51)Int.Cl.G01B21/30(2006.01)权权利要求书3页利要求书3页说明书10页说明书10页附图5页附图5页(54)发明名称轧辊和带钢三维表面形貌功能特征参数的测量方法及装置(57)摘要本发明公开了一种轧辊和带钢三维表面形貌功能特征参数的测量方法及专用装置。该方法在读取原始轮廓值后，按照下述步骤进行处理数据：①消除形状误差，②消除波度误差，③修正奇异点，④计算二维轮廓高度分布概率，⑤计算三维轮廓高度分布概率，⑥由三维轮廓高度分布概率积分得到轮廓承载率曲线，根据承载区间分布数据计算三维表面形貌功能特征参数。本发明可在生产现场测量轧辊、带钢三维表面形貌功能特征参数，提高表征轧辊、带钢形貌的准确度。本发明能更全面表征轧辊、带钢的表面性质；不需要精确运动的载物台，测量时间短；能抵抗对测量影响较大的干扰。CN103322968ACN1032968ACN103322968A权利要求书1/3页1.一种轧辊和带钢三维表面形貌功能特征参数的测量方法，其特征在于，分别沿轧辊或带钢的0°、45°、90°方向进行三次测量，读取原始轮廓值，然后将测量结果按照下述步骤进行处理数据：①先经最小二乘滤波除掉表面形貌中的形状误差，用原始轮廓值减去确定的最小二乘中线，得到消除形状误差的轮廓值，其中，用公式1来确定最小二乘中线，即f(xi)=axi+b公式1公式1中参数a、b用下述方程组1来确定：方程组1方程组1中，N为取样点个数，i为取样点序列，xi表示在取样长度上离开起始测量点的距离，zi表示测量的轮廓曲线高度；②再经过高斯滤波消除波度误差，用消除形状误差的轮廓值减去高斯滤波中线，得到消除波度误差的轮廓值，其中，用公式2来确定高斯滤波中线，即i=m,...,n-m公式2公式2中，i为取样点序列，wi=w(iΔx)为评定基准线的离散表示，zi-k=z[(i-k)Δx]为离散采样数据，gk为高斯权函数的离散表示，m为离散高斯权函数的宽度，n为取样点的个数，Δx为采样间隔，λc最长截止波长；③对于奇异点的数据，通过对奇异点相邻点的值进行插值计算来修正，用公式3插值计算确定的轮廓值取代消除波度误差的轮廓值，完成奇异点的修正，公式3式中，i为取样点序列，z(xi-k)'是坐标为xi-k的奇异点由插值计算的轮廓值，j为记录的连续奇异点的个数，b1和b2分别为连续奇异点两端的正确数据，即修正插值边界；④上述数据处理后，采用公式4计算二维轮廓高度分布概率：pi=p{Rv+iΔh≤hi<Rv+(i+1)Δh}i=1,2,......,n-1公式4式中，i为取样点序列，pi表示在轮廓高度在Rv+iΔh到Rv+(i+1)Δh的概率，Rv为谷底高度，Δh为高度间隔；⑤测量与轧制方向成0°、45°、90°方向的表面轮廓C1、C2、C3，采用公式5计算三维表面形貌的高度分布密度：φ(τ)3D=g(C1,C2,C3,α1,α2,α3)公式5式中，α1、α2、α3表示在决定三维形貌分布上0°、45°、90°方向测量结果的影响权重，C1,C2,C3为0°、45°、90°方向测量结果，2CN103322968A权利要求书2/3页其中，Dxy为预测三维表面轮廓在xoy平面的投影，Σ为预测的三维轮廓被z=τ和z=τ+δ所截取的部分，dS为投影面积；按不同方向上的轮廓高度的概率分布及影响因子确定三维轮廓高度分布概率：其中，p(h)1、p(h)2、p(h)3分别表示在0°、45°、90°方向高度在h到h+Δh的概率，pj(h)为二维轮廓高度分布概率；⑥由三维轮廓高度分布概率通过积分得到轮廓承载率曲线，根据承载区间分布数据采用公式6计算三维表面形貌功能特征参数Sa、Sbp、Ssc、Sbc、Ssv：公式6式中，最大峰高为Sp，最大谷深为Sv，φ(τ)3D表示为采用公式5计算的三维轮廓任一连续高度τ的连续分布密度，h0.1和h0.8表示承载率分别为10%和80%处所对应的高度。2.根据权利要求1所述轧辊和带钢三维表面形貌功能特征参数的测量方法，其特征在于，函数φ(τ)3D=g(C1,C2,C3,α1,α2,α3)中的参数α1、α2、α3由以下方法确定：由三维白光