無損管內表面粗糙度測量儀技術-無損內表面測量儀“ Arasamir”
基本原理是在小直徑管中插入比小直徑管的內徑小的管子（內徑為φ0.5mm至φ1.5mm），并獲得內表面圖像的亮度信息。并預先獲得表面粗糙度和亮度，并根據測量數據的相關性計算出表面粗糙度。
這個想法是用內部制造的另一種設備觀察管道的內表面。“每次，管道都用相同的光源和相同的照度進行照明，但是粗糙度值較大的管道??具有明亮的圖像，并且內部的認識是“管道上有暗淡的圖像”是起點，在這個行業與學術界的合作項目中，基于這份內部報告，并在Aoyagi實驗室進行了AI分析關西大學系統科學與工程學院，我們已經成功地對其進行了量化。
考慮到可操作性，通過程序控制設備的配置，以便在將管道設置在自動控制平臺上時，通過平臺的自動移動來給管道供料，并且小直徑管道的內表面圖像會清晰地顯示出來。反復服用。
最初，在獲取內表面的數據之后，將數據傳輸到圖像處理軟件以計算表面粗糙度，但是圖像由電動載物臺的控制器同時處理，從而顯示內表面粗糙度的結果實時性，它的功能已得到改進。
對于醫療用分配噴嘴，如果用于預測試的樣品保留在噴嘴內，則測試值將波動，并且無法進行準確的樣品分析。
分配噴嘴所需的質量是在內表面沒有劃痕或不規則且沒有殘留物附著的噴嘴。
使用當前的表面粗糙度測量儀進行的內部粗糙度檢查是將產品分為兩部分并進行測量的破壞性檢查，并且是在相同制造條件和生產批次下進行的抽樣檢查。這次，我們開發了一種“無損內表面測量裝置”，該裝置可以像內窺鏡一樣自動測量運輸噴嘴本身的內部粗糙度，并檢測劃痕和殘留物，并且可以100％進行檢查。
該照片是管道內表面的測量圖像。
反射光根據內表面粗糙度而變化。如果有刮擦或殘留物，它會明亮地發光，因此可以從圖像中判斷出來，并自動檢測出有缺陷的產品。
由于它用于批量生產過程，因此可以在服務器上保存和跟蹤測量圖像和數據。
