在线检测工件表面质量的“透明窗”方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51505220
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0511.机械测试理论与技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

An in-process measurement method for workpiece surface quality under coolant condition will be researched in this project..A transparent window will be set up, the coolant and smear metal in transparent window will be moved, then the laser beam can pass through the transparent additional layers and reach the surface of the workpiece for measurement..The project will study the theory of in-process measurement of surface quality when the laser beam pass through the transparent additional layers, and focus on study the laser beam propagation through the transparent window consisted of the additional layers. The scattering theory will be developed to describe the light scattering distribution from a surface with the additional layers, and the relationship between the light scattering distribution and surface characteristic parameters will be built. Surface roughness and surface defect can be separated by analyzing the light scattering distribution images. An experimental system will be set up, and the feasibility of the theories will be proved. Then, a new method under coolant condition to realize the in-process optical measurement of surface roughness and surface defect will be produced..This study can be applied to monitor the workpiece quality in machining process, and consequently improve productivity.
本项目研究在冷却液加工条件下,对工件表面质量进行在线检测的新方法和新理论。拟通过创建“透明窗”,使得测量激光能够穿过透明介质层到达被测工件表面,实现在加工条件下,对冷却液覆盖下的工件表面质量的测量。主要研究内容包括:激光束通过透明介质层进行表面检测的理论研究,着重研究激光在透明介质层中的传播特性对表面检测的影响;建立透明窗测量方式下,空间光散射分布和表面参数之间的关系模型;利用空间光散射分布图像,分离出表面层损伤和表面粗糙度参数;建立一套工件表面质量在线检测系统,验证理论分析的有效性,找出实现冷却液条件下同时检测表面层损伤和表面粗糙度的新方法。本项目的研究成果可应用于加工状态的实时监控,实现加工过程的闭环控制,提高产品质量。

结项摘要

现代制造行业中,冷却液的使用使得工件表面质量的光学在线检测变得困难。本项目针对这一问题展开研究,使用透明窗方法,在被测工件表面上方创造出一块透明测量区域,使得测量光束通过透明介质层到达工件表面实现测量。主要研究内容包括:1)将光散射理论和机器视觉方法相结合,设计并建立了由表面参数检测子系统和透明窗模拟子系统构成的工件表面参数透明窗在线检测系统;2)分析光散射图像和光斑图像,完成了磨削工件表面粗糙度和表面损伤的同步测量;表面粗糙度测量方面,从光散射图像中提取了新的特征参数,并使用BP神经网络、支持向量机和卷积神经网络建立了预测模型,可实现0.025μm -0.8μm范围内的表面粗糙度测量;表面损伤检测方面,利用光斑图像判断损伤的存在,并进行定位和尺寸计算,完成了两种表面损伤类型的尺寸检测;3)研究了激光束通过透明介质层的传播特性,分析了透明介质层对表面检测的影响,得到了透明窗测量方式下,散射图像特征参数和表面粗糙度之间的关系。本项目的研究成果可为工件表面质量的在线检测,进而为加工过程的闭环控制提供理论基础。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(3)
工件表面缺陷尺寸的激光测量系统
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    无损检测
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭瑞鹏;边栋梁;王海涛
  • 通讯作者:
    王海涛
Theoretical and experimental studies on the detection of high-temperature metal surface imperfections using a scanning laser point source method
扫描激光点源法检测高温金属表面缺陷的理论与实验研究
  • DOI:
    10.1784/insi.2017.59.7.371
  • 发表时间:
    2017-07
  • 期刊:
    Insight
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Guo Ruipeng;Wang Haitao;Zhang Jianyan
  • 通讯作者:
    Zhang Jianyan
Non destructive testing thickness measurement by laser ultrasound under high temperature
高温下激光超声无损检测测厚
  • DOI:
    10.1016/j.ijleo.2018.07.126
  • 发表时间:
    2018-01-01
  • 期刊:
    OPTIK
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Li, Suyuan;Wang, Haitao;Jiang, Yi
  • 通讯作者:
    Jiang, Yi
Laser ultrasonic quantitative recognition based on wavelet packet fusion algorithm and SVM
基于小波包融合算法和SVM的激光超声定量识别
  • DOI:
    10.1016/j.ijleo.2017.08.105
  • 发表时间:
    2017-11
  • 期刊:
    OPTIK
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Yi Qiuji;Wang Haitao;Guo Ruipeng;Li Suyuan;Jiang Yi
  • 通讯作者:
    Jiang Yi
Application of Laser Ultrasonic Technique for Non-contact Detection of Angled Surface Defects
激光超声技术在成角度表面缺陷非接触检测中的应用
  • DOI:
    10.16356/j.1005-1120.2018.05.858
  • 发表时间:
    2018-11
  • 期刊:
    Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guo Ruipeng;Liu Jinghua;Wang Haitao
  • 通讯作者:
    Wang Haitao

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  • 通讯作者:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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