表面粗糙度测量―评估参数
显微镜解决方案
概述
粗糙度评估参数
在以下情况下您会做什么？
- 样品的2D和3D图像似乎不同，但测出的Sa值几乎相同？
或者
- 样品的特征不同，但是图像的测量值与Sq值却相同？
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）
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。
应用说明：使用LEXT OLS5000激光显微镜对汽车车门开关压花进行3D评估
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
应用说明：使用LEXT OLS5000激光显微镜对汽车车门开关压花进行3D评估
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。
评估峰值的数量和峰尖结构（Spd、Spc）
表面上出现的峰值与物体的密切接触、摩擦、磨损和类似现象有关。
特征图像显示表面的分类形貌特征（峰、谷、脊线和航线）。Spd参数代表特征图像内分类为峰（粉红色）的表面特征的密度（单位面积的特征数量）。
Spc参数代表特征图像内分类为峰的表面特征的峰值平均曲率半径。
随着Spc值的增大，峰值的曲率会变小（更尖锐），而随着这个值的减小，曲率会增大（更钝）。
评估磨损前后的变化（Sk、Spk、Svk）
一般来说，磨损从表面的最高位置开始。使用基于高度分布的参数可以有效地评估磨损状态。
随着磨损的不断增加，材料比率曲线上较高部分的曲线会向下移动，而较低部分的曲线会向上移动。
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