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摘要表面粗糙度的测量和评价是影响表面处理的一个重要因素，本课题就是在这种背景下做工作，旨在利用分形文数对表面粗糙度进行分析及表征。在NT9100白光轮廓仪上测量普通光学玻璃表面的粗糙度，并采集了其表面轮廓曲线和数据。基于分形几何理论的结构函数法，分析轮廓线的分形特征，并计算出不同表面粗糙度的分形文数。比较分形文数与表面粗糙度Ra，我们可以得出结论：普通光学玻璃表面粗糙度的轮廓曲线具有明显的分形特征；分形文数大体能够反映表面的粗糙度水平；此外,分形文数与常规粗糙度评定参数之间也存在一定的关系，分行文数D随着试件表面粗糙度Ra大致呈单调递减关系变化，即表面越粗糙度值越大，分形文数越小。19555
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关键词 表面粗糙度 分形文数 结构函数法
毕业设计说明书（论文）外文摘要
Title Study on fractal algorithm of surface roughness
Abstract
Surface roughness measurement and evaluation of degree is an important factor affecting the surface processing ,and the topic is in this background to do the work, aiming to use fractal dimension to analyze the characterization of surface roughness．Ordinary optical glass surface roughness was measured and their contour curves and dates were collected with the NT9100 white light profilometer. Based on fractal geometry, fractal characteristics of surface roughness contour curves were analyzed, and their fractal dimension was computed with structure function method. To compare the fractal dimension with surface roughness Ra, we can draw some conclusions that fractal dimension could be characterized as an independent parameter to represent the complex degree and roughness level of rough surface. Besides monotone decreasing relationship is existed between the fractal dimensions and roughness, namely, the higher roughness surface has fractal lower dimension.
Keywords Surface roughness, Fractal dimension ,Structure function method
目 次
1 绪论 1
1.1 表面粗糙度概述 1
1.2 表面粗糙度标准中基本参数定义 2
1.3 表面粗糙度常用的测量方法 3
1.3.1 比较法 3
1.3.2 触针法 3
1.3.3 光切法 4
1.3.4 干涉法 4
2 分形理论 4
2.1 分形理论的提出 5
2.2 分形文数基本概念 5
2.3 表面轮廓分形文数的几种算法 6
2.3.1 尺码法(Yard-stick method) 6
2.3.2 盒文数法（Recticular cell counting method） 7
2.3.3 R/S法 7
2.3.4 谱文数法(Power spectrum method) 8
3 结构函数法 9
3.1 原理 9
3.2 matlab实现 10
4 表面粗糙度的测量 13
4.1 NT9100白光轮廓仪的原理及使用 13
4.1.1 白光垂直扫描干涉法 13
4.1.2 NT9100白光轮廓仪的光路结构 14
4.1.3 白光轮廓仪使用 14
4.2 表面粗糙度与分形文数的关系（具体测量实例） 15
结论 18
致 谢 19
参考文献 20
1 绪论
本毕业设计课题来源于企事业单位委托的一个项目。该项目主要目的是对光学样品的表面粗糙度进行测试，利用分形算法来分析处理。
在本课题中完成的主要工作如下：
1、首先在选定课题之后，先了解了表面粗糙度的理论与发展史，然后阅读了大量分形理论在表面粗糙度测量方面的知识，形成了基本的前期理论储备。