Контроль с помощью микроскопов

Контроль статистических характеристик геометрических размеров a и b квазипериодической структуры ЛЗ в промышленных условиях осуществляют с помощью микроскопов УИМ-21, МИМ-3, МБС-1, МИС-1, МБИ-14.

Применение микроскопов позволяет визуально контролировать не только все размеры элементов квазипериодической структуры ЛЗ, но и качество поверхности, ее шероховатость и структуру, наличие мелких заусенцев и другие дефекты поверхности.

Дефекты обработки материалов контролируют при помощи стерео-скопического микроскопа МБС-1. Этот микроскоп позволяет наблюдать прямое и объемное изображение объекта, как в проходящем, так и в отраженном свете, обеспечивая 3.5х - 88х увеличение.

Универсальные микроскопы УИМ-21 и МИМ-3 позволяют с точностью до 1 мкм выполнять контроль геометрических размеров элементов квази-периодической структуры ЛЗ различных типов. Во всех случаях измерения размеров a и b элементов структуры ЛЗ выполняется визуально оператором-метрологом ОТК, а результаты оформляют в виде таблиц. На основе статистической обработки этих таблиц определяют математические ожидания и дисперсии размеров a и b ЛЗ, по которым выдается заключение о качестве изготовленной ЛЗ.

Однако, методы визуального геометрического контроля размеров структуры ЛЗ с помощью микроскопов обладают рядом существенных недостатков:

· результаты измерений сильно зависят от уровня подготовки опера-торов, т.е. сказывается влияние субъективного фактора;

· физиологическая утомляемость операторов значительно снижает точность и достоверность измерений;

· весь процесс контроля трудоемок, низкая производительность труда, необходимо выполнить большое количество вычислений при статис-тической обработке результатов измерений;

· длительная и ежедневная работа с микроскопом сильно ухудшает зрение контролеров ОТК;

· практическая сложность эффективной автоматизации процесса контроля.

Указанные выше недостатки частично устранены в методах контроля ЛЗ с помощью проекторов и эпидиаскопов.

Дополнительно

Нейросетевые методы распознавания изображений
Выполнен обзор нейросетевых методов, используемых при распознавании изображений. Нейросетевые методы - это методы, базирующиеся на применении различных типов нейронных сетей (НС). Основные направления применения различных НС для распознавания образов и изображений: применение для извлечение ...

Методы оценки близости допредельных и предельных распределений статистик
Рассматривается проблема оценки близости предельных распределений статистик и распределений, соответствующих конечным объемам выборок. При каких объемах выборок уже можно пользоваться предельными распределениями? Каков точный смысл термина "можно" в предыдущей фразе? Основное внимание уд ...

Меню сайта