Obrabotka Metallov 2020 Vol. 22 No. 4

ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 22 № 4 2020 78 ОБОРУДОВАНИЕ . ИНСТРУМЕНТЫ Рис . 5. Профиль поверхности гофрированного листа по первому витку спирали Архимеда Fig. 5. Pro fi le of the corrugated sheet surface along the fi rst turn of the Archimedean spiral обработки различные уравнения сравнивались между собой , и выбиралось уравнение с наи - большим коэффициентом детерминации в пре - делах 6 %. 3. Апробация работы автоматизированного устройства и предложенной методики проведе - на на гофрированных поверхностях металлопро - дукции . В случае гофрированной поверхности реализована оценка отклонений от плоскостно - сти , установлена возможность определения от - клонения форм поверхности изделий : волнисто - сти , коробоватости , скручивания , выпуклости , вогнутости , кривизны и др . 4. Методом лазерного спиралевидного ска - нирования установлены величины прогиба гоф - рированного листа С -9 в поперечном сечении вверх и вниз , которые составили 11,8 и 13,8 мм соответственно , а размер гофр по высоте соста - вил 8,9 мм . Список литературы 1. Jeyapoovan T., Murugan M. Surface roughness classi fi cation using image processing // Measurement. – 2013. – Vol. 46, iss. 7. – P. 2065–2072. – DOI: 10.1016/j. measurement.2013.03.014. 2. Lushnikov N., Lushnikov P. Methods of assessment of accuracy of road surface roughness measurement with pro fi lometer // Transportation Research Procedia. – 2017. – Vol. 20, pp. 425–429. – DOI: 10.1016/j. trpro.2017.01.069. 3. Non-contact surface roughness measurement of crankshaft journals using a super-continuum laser / V.V. Alexander, H. Deng, M.N. Islam, F.L. Terry // Conference on Lasers and Electro-Optics. – San Jose, 2010. – DOI: 10.1364/CLEO_APPS.2010.AFA3. 4. Babu R.A., Baldev R.A. Study of engineering surfaces using laser-scattering techniques // Sadhana. – 2003. – Vol. 28, pt. 3–4. – P. 739–761. – DOI: 10.1007/ BF02706457. 5. Abidin F.Z., Hung J., Zahid M.N. Portable non- contact surface roughness measuring device // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 469. – P. 012074. – DOI: 10.1088/1757- 899X/469/1/012074. 6. Kiran R., Amarendra H.J., Lingappa S. Vision system in quality control automation // MATEC Web of Conferences. – 2018. – Vol. 144. – P. 03008. – DOI: 10.1051/matecconf/201814403008. 7. Shih F.Y. Image processing and pattern recognition: fundamentals and techniques. – Hoboken, NJ: Wiley, 2010. – 537 p. – ISBN 978-0-470-40461-4.