概述
粗糙度评估参数在以下情况下您会做什么?
或者
在某些情况下,使用常见的3D粗糙度评估参数(如Sa、Sq和Sz)时,找不到不同样品之间的差异。出现这种情况时,关注其他参数可能会有所帮助。 在此,我们将详细介绍各种评估参数,并举例说明了每个参数的用途。 |
评估不均匀性(Sq、Sa、Sz、Sp、Sv) | 评估高度分布(Ssk、Sku、直方图) |
评估光洁度(Sal、Sdq、Sdr) | 评估方向(Std、Str、定向绘图) |
评估周期性(PSD) | 评估主要特征成分(PSD) |
评估峰的数量和峰尖端结构(Spd、Spc) | 评估磨损前后的变化(Sk、Spk、Svk) |
评估不均匀性(Sq、Sa、Sz、Sp、Sv)不均匀性可以使用高度参数进行评估:Sq、Sa、Sz、Sp和Sv。直方图内的高度参数存在如下关系。 Sq(根均方高度)相当于高度分布的标准差,是一个易于处理的统计参数。Sa(算术平均高度)是从平均平面起算的平均高度差。当高度分布为正态时,参数Sq和Sa之间的关系变为Sa≒0.8*Sq。由于参数Sz、Sq和Sv 使用最大和最小高度值,评估结果的稳定性可能会受到测量噪声的不良影响。 高度参数是一个完全由高度分布信息决定的参数。因此,这些参数不会反映水平特征的情况。 |
评估高度分布(Ssk、Sku、直方图)高度分布通常以直方图的形式进行评估。Ssk是一个参数,用于评估直方图中图形表现(分布)的不对称程度。 Ssk = 0表示高度差异分布均匀;参数为负值时,表示偏向较高的一侧;参数为正值时,表示偏向较低的一侧。 对于因滑动磨损而被削去较高特征的样品,Ssk值往往倾向于为负值。因此,该参数有时被用作滑动磨损程度的评估指标。 |
评价光洁度(Sal、Sdq、Sdr)Sal参数为相似结构密度提供以长度为单位的数字指标。数值越小,特征越光洁。 代表特征光洁度的间接指标包括局部梯度和表面积。Sdq是表面上存在的局部梯度的平均值,而Sdr是代表表面面积生长率的参数。如果Sa和Sq等高度参数水平相当,则随着参数Sdq(梯度)和Sdr(表面面积)的增大,光洁度会变得更细。 应用说明:使用激光扫描3D显微镜以高精度评估车速表盖的防眩光性能 |
评估方向(Std、Str、方向绘图)方向绘图以角度图的形式显示表面特征的方向属性。绘制的峰形随着方向变得明朗而变得更加尖锐。方向强度经过归一化处理,因此最强的峰与最外层的圆接触。在方向绘图中,Std参数代表从最大峰值开始依次排列的峰值角度。 Str参数是代表方向强度的数值。Str<0.3表示(方向性)各向异性表面,而Str>0.5表示各向同性表面。 |
评估周期性(PSD)功率谱密度(PSD)代表在相应空间频率下,表面不均匀性的程度。在具有周期性的样本中,PSD图表中会出现峰值(箭头)。通过确定峰值的横轴,可以获得周期性的频率(周期倒数)。 如果不存在周期性,则图表会显示总体向右侧下降的趋势。 |
评估主要特征成分(PSD)功率谱密度(PSD)代表在相应空间频率下表面不均匀性的程度,“渐变”、“细微”和类似特征的情况都反映在PSD图表中。 在渐变表面特征中,低频端的值(图表左侧)往往较大。在细微表面特征中,高频端的值(图表右侧)往往较大。 |