表面粗糙度测量方法和设备以及涡轮机劣化诊断方法

专利名称：表面粗糙度测量方法和设备以及涡轮机劣化诊断方法
技术领域：
本发明涉及一种表面粗糙度测量方法和设备，以及一种涡轮机劣化诊断方法，并且更具体的是，涉及一种表面粗糙度测量方法和设备，用于有效和精确地测量包括涡轮机叶片在内的各种元件的表面粗糙度，以及一种涡轮机劣化诊断方法，用于在所测的表面粗糙度基础上精确地诊断涡轮机的性能劣化。
背景技术：
在高温流体机械以及汽轮机和燃气轮机中，由于长期暴露在高温的环境下，元件例如叶片被热损坏，于是出现了这样的问题，即取决于运行时间的性能被降低。例如，在汽轮机叶片的情况下，由于随着老化运行，氧化膜的产生发生在叶片上，并且叶片的表面粗糙度增加。叶片的表面粗糙度的增加与机器性能的降低直接相关。因此，为了保持所保证的性能(guarantee performance)，必需周期性地确认叶片的表面状况和表面粗糙度，并且必要时更换或修理它们。
虽然有各种可利用的表面粗糙度测量方法，但是使用探针式的检测器的表面粗糙度测量方法是常用的。一种探针式的表面粗糙度测量仪器检测当金刚石探针(拾取头)以固定速度探测待测表面的不平坦的部分时所导致的垂直运动的位移，所述金刚石探针具有很小的前端半径，例如10μm或更小。也就是，它通过拾取头部分探测元件表面，由此物理上测量元件表面的不平坦的部分，即表面粗糙度(参考非专利文献1)。
另一方面，在专利文献1中，描述了一种方法，该方法用于利用激光束或超声波通过非接触式光学粗糙度检测器来检查由于侵蚀导致的汽轮机叶片的侵蚀量。另外，在专利文献2中，描述了一种用于半导体薄膜的检查方法，该方法用于通过彩色CCD相机来测量来自待测物体的反射光，用于通过对应RGB(红、绿、蓝)的每个波长区域的接收到的光的强度来测量表面粗糙度，并且用于判断接受或者报废半导体薄膜。
非专利文献1Japanese Mechanical Society，MechanicalEngineering Manual，Chapter 10，198专利文献1日本专利公开号(Kokai)Hei 3-1700专利文献2日本专利公开号(Kokai)2001-110861在前述的探针式的表面粗糙度测量仪器中，为了精确测量，必需连续地通过合适的力使测量仪器的拾取头部分贴紧到待测元件的表面。因此，必需在通过特殊的夹具例如磁性表架来夹持测量仪器时进行测量。另外，在测量过程中，当移动大约1至2mm时，拾取头部分探测待测元件的表面。因此，在待测物体具有很多曲面例如是涡轮机叶片的情况下，必需很精细地调节夹具的固定，以便将压制压力保持在测量部分中的固定范围内。另外，一个如上所述的测量区域，是表示从1mm到2mm的范围的点，于是当检查叶片的外围表面粗糙度分布时，当改变测量位置时必需重复地测量。
另外，专利文献1中所述的检查方法，该方法利用激光束或超声波通过非接触式光学粗糙度检测器来检测由侵蚀导致的气轮机叶片的侵蚀量，测量范围是小点(pin point)。因此，为了在测量范围内估算表面粗糙度，如专利文献1中所阐述的，需要用于精确移动检测器的大尺度驱动机构。因此，当把这种方法应用到测量范围很宽并且像涡轮机叶片表面一样的弧形的待测物体上时，这种方法同时具有很多限制。另外，在用于将激光束照射到待测物体的方法中，需要以很高的精度定位激光束，该方法通过在RGB中所接收的光的强度来估算反射光，检查曲面的不平坦的部分，判断接受或者报废半导体薄膜，该方法在专利文献2中进行了描述，用于判断精细的不平坦装置，例如半导体薄膜。另外，需要具有很高精度的用于移动激光束发生器的驱动机构。相应的，这种方法不是这样一种技术，即可以被应用到如涡轮机叶片一样具有很多曲面和很大的检查区域的待测物体的技术。
另一方面，近年来，光学装置，例如数字显微镜，得到了很大的发展，但是它仍然很昂贵。另外，其镜头部分很大，因此它的不足之处在于需要足够的空间容许量来将镜头部分安装在待测物体的周围。另外，在测量期间，光学装置很容易受振动影响，因此测量条件非常受限。因此，对于那些表面粗糙度随着区域而变化的待测物体，例如叶片表面，与上述的方法相比，需要一种用于实现更容易的测量和更宽的应用范围的表面粗糙度测量技术。

发明内容
因此，本发明的一个目的是提供一种表面粗糙度测量方法和装置，用于有效和精确地测量待测物体的表面的宽的区域的表面粗糙度。
本发明的另一个目的是提供一种涡轮机劣化诊断方法，用于精确地诊断涡轮机的性能劣化。
根据本发明的一个方面，提供一种表面粗糙度测量方法，该方法包括测量待测的第一物体的表面的多个典型测点的表面粗糙度和表面彩色图像信息，并且准备标定信息，所述标定信息指示出在用于表面彩色图像信息的色刺激值和表面粗糙度之间的关系。所述表面粗糙度测量方法还包括获取待测的第二物体的表面的多个测点的表面彩色图像信息，从测点的表面彩色图像信息获得色刺激值，利用标定信息将测点的色刺激值转换为测点的表面粗糙度，并且将待测的第二物体的测点的表面粗糙度作为表面信息显示出来。
根据本发明的一个方面，提供一种表面粗糙度测量设备，该装置包括彩色图像获取装置和色刺激值计算装置，其中彩色图像获取装置被构造用来获取待测的第一物体和待测的第二物体的表面的测点的彩色图像，色刺激值计算装置被构造用来根据所述彩色图像计算待测的第一物体和待测的第二物体的表面的测点的色刺激值。所述表面粗糙度测量设备还包括数据库和图像处理显示装置，其中数据库用于保存标定信息，所述标定信息指示出待测的第一物体的表面的多个典型测点的用于表面颜色的色刺激值和表面粗糙度之间的关系，所述图像处理显示装置被构造用于在标定信息的基础上，将待测的第二物体的表面的多个测点的色刺激值转换为表面粗糙度，并且用于将待测的第二物体的测点的表面粗糙度作为表面信息显示出来。
根据本发明的仍然另一个方面，提供一种涡轮机劣化诊断方法，该方法包括，准备出估算信息，该估算信息根据涡轮机叶片的表面粗糙度显示出估算的涡轮机性能和运行时间之间的关系，以及根据上述的表面粗糙度测量方法，测量待测的第二物体的表面粗糙度。此处，第二物体是涡轮机叶片。所述涡轮机劣化诊断方法还包括在涡轮机叶片的表面粗糙度的基础上，利用估算信息估算涡轮机的性能，以及在估算的涡轮机性能的基础上诊断涡轮机的劣化。
本发明能够提供一种表面粗糙度测量方法和设备，用于有效和精确地测量待测物体的表面的宽的区域的表面粗糙度。
另外，本发明能够提供一种涡轮机劣化诊断方法，用于精确地诊断涡轮机的性能劣化。


当与附图一起考虑时，通过参考下面的详细说明，对本发明更为全面的理解及其附带的优点可以容易的获得并且更容易被理解，其中图1是用于解释本发明的原理的图形，其中图(a)是汽轮机叶片的横截面视图，并且图(b)示出了沿图(a)中所示的方向A1观察的涡轮机经过长期运行后的表面状态；图2是示出根据本发明的第一实施例的表面粗糙度测量装置的框图；图3是示出根据本发明的第一实施例的表面粗糙度测量方法的流程图；图4是用于解释本发明的第二实施例的图形，其中图(a)是示出了坐标系的轴线被设置在涡轮机叶片的表面上的状态的图形，并且图(b)是示出了象素被设置在图(a)中的状态的图形；
图5是示出曲线的图形，所述曲线指示出色刺激值和表面粗糙度之间的关系，该曲线存储在根据本发明的第二实施例的表面粗糙度测量装置的数据库中；图6是示出曲线的图形，所述曲线指示出色刺激值和表面粗糙度之间的关系，该曲线被绘制在RGB空间中，被存储在根据本发明的第三实施例的表面粗糙度测量装置的数据库中；图7是用于解释一种插值方法的图形，该插值方法用于颜色-表面粗糙度标定曲线，该曲线存储在根据本发明的第四实施例的表面粗糙度测量装置的数据库中；以及图8是示出根据本发明的第五实施例的涡轮机劣化诊断方法的流程图。
具体实施例方式
现在参考附图，其中在全部几幅视图中，相同的附图标记代表相同或相对应的装置，下面将描述本发明的实施例。
在用在汽轮机中的叶片上，由于汽轮机的长期运行，氧化膜在叶片表面上形成。基本上，高温氧化作用的构形取决于大气温度和叶片所使用的材料。当大气温度升高时，高温氧化作用发生。另外，已知如果材料中的铬的含量增加，抗氧化性提高。
图1是示意性地示出用于发电的汽轮机的高压级上的固定叶片经过长期运行后的表面状态的图形。在图1中，图(a)是汽轮机叶片的横截面视图，并且图(b)示出了沿方向A1观察的汽轮机经过长期运行后的表面状况。在图1中，其示出了经过长期运行后，在涡轮机叶片10中，根据氧化膜在叶片表面上的产生状况，其表面的颜色几乎从灰色改变到橙色、红色，进而到红黑色，其中灰色是叶片材料的基体颜色。另外，温度状况和叶片所使用的材料随着涡轮机级而变化，因此在叶片表面上的这样的图案在每一级上都是特有的。叶片表面的在颜色上看起来从橙色到红色的部分是形成有主要成分为二氧化铁的生锈物质的区域。叶片表面的红黑色的部分是形成有主要成分为三氧化铁的生锈物质的区域。
为了确认叶片的表面状况和表面粗糙度，使用探针式的检测器在多个测点11上测量表面粗糙度11，所述测点11位于图1所示的涡轮机叶片10的叶片表面上。结果，识别出在表面颜色和表面粗糙度之间具有很强的关联性。已经发现，对于表面颜色不同的每个区域，表面粗糙度发生改变，并且随着元件的氧化作用的进行以及表面颜色从灰色改变到橙色、红色和红黑色，表面粗糙度随之增加。
本发明是在上述知识的基础上发展的，并且本发明在元件表面上的彩色图像的基础上识别出每个元件的表面粗糙度。
(第一实施例)图2是示出根据本发明的第一实施例的表面粗糙度测量设备的框图。该实施例包括彩色CCD(电荷耦合器件)相机2、色刺激值计算装置3、数据库4、图形处理和显示部件5以及标定测量装置6，其中彩色CCD相机2是彩色摄像装置，其安装在待测物体1例如涡轮机叶片的对面。
静态式数字照相机或数字电视摄像机被用作彩色CCD相机2，所述静态式数字照相机或数字电视摄像机用于与诸如个人计算机的图像处理和显示装置5容易地传输数据。彩色CCD相机2包括许多象素，并且获取待测物体1例如涡轮机叶片的表面的彩色图像信息。色刺激值计算部件3执行各种图形处理，例如用于由彩色CCD相机2获得的彩色图像信息的噪声处理和平均处理，并且然后它计算出对应待测物体1的表面的各个空间位置的颜色信息，即三色刺激值(例如，红、绿和蓝的值)。
数据库4保存颜色-表面粗糙度标定曲线8，该曲线是在相关的点11处的表面粗糙度信息和颜色信息的基础上而准备好的，其中表面粗糙度信息是由标定测量装置6，例如探针式的表面粗糙度测量仪器，在待测物体1的典型的测点11上分别测出的，并且测点11在表面颜色上是不同的，所述颜色信息通过色刺激值计算装置3被计算出。具体的是，颜色-表面粗糙度标定曲线8的准备过程如下所述。例如，作为图1(b)所示的典型测点11，测量待测物体1的表面的区域中的粗糙度，其中这些区域显示出亮灰、灰、深灰、橙、红和红黑等各种颜色。接着，通过输入彩色CCD相机2获得的测点11处的彩色图像信息，在色刺激值计算装置3中计算出三色刺激值(例如，红、绿和蓝色)。然后，典型的测点11处的表面粗糙度和三色刺激值之间的关系被绘制在三维颜色空间7中。待测物体1的表面的彩色图像信息受到获取图像时的亮度和照明的影响并改变。因此，为了实现精确的测量，在每次测量时，必需保持获取彩色图像信息时彩色CCD相机2和待测物体1之间的距离不变，以及记录时照明环境不变。另外，用rgb系统的三色刺激值来代替RGB系统的三色刺激值是非常有效的，其中在rgb系统中，去除了亮度的影响。
图像处理和显示装置5输入通过色刺激值计算装置3获得的颜色信息(三色刺激值)，参考数据库4，在颜色-表面粗糙度标定曲线8的基础上，将色刺激值转换为与待测物体1的整个表面的各个空间位置对应的表面粗糙度，并且将其作为表面信息显示出来。
表面粗糙度测量过程如图3所示。首先在步骤SA1，使用彩色CCD相机2，获得并记录待测物体1的多个典型测点11处的彩色图像信息，其中各个典型测点11的颜色不同。另外，在步骤SA2，在待测物体1的典型测点11处，通过例如探针式的标定测量装置6来测量表面粗糙度。接着，在步骤SA3，通过色刺激值计算装置3，根据使用彩色CCD相机2获得并记录的彩色图像信息来获得典型测点11处的色刺激值。在步骤SA4，颜色-表面粗糙度标定曲线8(被保存在数据库4中)在典型测点11处的色刺激值和表面粗糙度的基础上被准备出。接下来，在步骤SA5，彩色CCD相机2获取待测物体1的整个测量表面的彩色图像信息。在步骤6，色刺激值计算装置3计算出整个测量表面的色刺激值，并且在步骤SA7，图像处理和显示装置5输入色刺激值，在数据库4的标定曲线8的基础上，将整个测量表面的色刺激值转换为表面粗糙度，并且将待测物体1的整个表面的粗糙度作为表面信息显示出来。
根据这个实施例，到目前为止，需要数量庞大的测点的表面粗糙度的表面信息可以容易并精确地获得。在上述实施例中，色刺激值计算装置3和图像处理和显示装置5的详细结构没有进行描述。但是因为对于本领域普通技术人员来说，在下面的文献的基础上，如何构造出它们是众所周知的，因此省略了它们的详细描述。
“A NEW THERMOCHROMIC LIQUID CRYSTAL TEMPERATUREIDENTIFICATION TECHNIQUE USING COLOR SPACE INTERPOLATIONS ANDITS APPLICATION TO FILM COOLING EFFECTIVENESS MEASUREMENTS”H.Matsude et al.，Journal of Flow Visualization & ImageProcessing，vol.7 pp 103-121，2000(第二实施例)
图4是示意性地示出当通过彩色CCD相机2对图1所示的涡轮机叶片10的背面进行测量时，象素12到典型测点11的对应。在图4中，(a)是示出坐标系的轴线被设置在涡轮机叶片10的表面上的状态的图形，并且(b)是示出象素被设置在(a)中的状态的图形。假设涡轮机叶片10的背面在象素100(X)×100(Y)处被测量，并且作为叶片背面上的一个典型测点11，例如，灰色部分11-1对应在象素位置(X，Y)＝(80，10)处的区域。所述象素区域的颜色信息(例如，红、绿、蓝值)通过彩色CCD相机2和色刺激值计算装置3被获取并记录。当所述区域延伸穿过多个象素时，获得对应每个象素的红、绿和蓝值。或者，可以进行区域平均处理。通过同样的方法，获得在多个典型测点11处的颜色信息(红、绿和蓝值)。例如，橙、红、和红黑部分11-2、11-3、11-4分别对应在象素位置(X，Y)＝(80，14)、(78，18)和(76，21)处的区域。数据库4通过这样一种方式被制出，也就是，将用这种方法获得的典型测点11(11-1，11-2，11-3，11-4)的象素12的颜色信息，与通过标定测量装置6获得的在相关点11(11-1，11-2，11-3，11-4)处的表面粗糙度对应起来。
图5示出了数据库，该数据库通过这样一种方式被制出，也就是，将用这种方式获得的涡轮机叶片10的背面的多个典型测点11处的叶片表面的颜色信息(红、绿、蓝值)，与通过标定测量装置6获得的在相关点11处的表面粗糙度的信息对应起来，并且将它们合适地排列。此处，在图5中，红、绿和蓝值分别表示被转换为8位(0-255)值的色刺激值，并且表面粗糙度表示最大粗糙度Rz，Rz是在测量表面的所有表面粗糙度值中的最大值。在待测物体1的多个典型测点11处的颜色信息和在相关点处的表面粗糙度用这种方式获得，并由此可以获得由颜色-表面粗糙度标定曲线8a构成的数据库。在图5所示的数据的情况下，其中显示出红值和表面粗糙度之间的关联性特别强。已发现，随着红值增加，表面粗糙度几乎单调增加。在较小的表面粗糙度的范围内，存在一个部分，在其处两个表面粗糙度值对应一个红值。然而在较大的表面粗糙度的范围内，当红值作为颜色信息已知时，可以识别出表面粗糙度。另外，当通过红值估算时，在较小的表面粗糙度的范围内，两个表面粗糙度值对应一个红值。然而，同样在这种情况中，当这些数据被绘制在由三色刺激值的坐标系的轴线构成的三维颜色空间(RGB空间)7中时，可以构建接下来在第三实施例中描述的数据库。并且利用这种数据库，表面粗糙度可以被唯一识别，其详细内容将在下面进行描述。
另外，当待测物体1是涡轮机叶片时，通过利用高温试验设备来模拟汽轮机的实际运行工况来再现这样一种状态，即涡轮机叶片根据氧化膜的产生改变它的表面颜色以及它的表面粗糙度根据它改变，或者分别测量的表面颜色以及表面粗糙度的信息被合适地排列，并且由此可以提前构建如图5所示的数据库。
(第三实施例)图6中所示的数据库使用了作为三色刺激值的红、绿和蓝值，并且形成了由红、绿和蓝的色刺激值的坐标系的轴线构成的作为三维空间7的RGB空间，并且依赖于待测物体1的表面粗糙度而改变的表面颜色的红、绿和蓝值被绘制在所述空间中。此处，标记O表示通过利用预先确定的粗糙度间隔(interval)进行插值而获得的数据。在示出了上述第二实施例的图5中，红、绿、蓝值和表面粗糙度之间的关系被合理地排列在二维空间中，然而在图6中，完全相同的数据在三维空间中被合理地重新排列。在图6中，点A表示表面粗糙度最小的位置，并且点D表示表面粗糙度最大的位置。此处，图6中的点A和点D分别对应图4中的测点11-1和11-4。
待测物体1的表面粗糙度在多个典型测点11处通过标定测量装置6进行测量，其中所述多个典型测点11，从点A表示的表面粗糙度最小的区域到点D表示的表面粗糙度最大的区域，表面颜色有所不同。另外，利用彩色CCD相机2和色刺激值计算装置3获得测点11处的颜色信息。并且，当表面粗糙度被绘制在RGB空间中时，获得作为标定线的颜色-表面粗糙度特征曲线，如图6所示。当表面粗糙度被绘制在颜色空间中时，所述颜色空间由与此类似的三色刺激值(在这种情况下是红、绿、蓝值，但可以使用其他的三色刺激值H(色调)、S(饱和度)、L(亮度)的坐标系的轴线构成，RGB空间中的颜色和表面粗糙度之间的关系由一条标定曲线8表示，该标定曲线8没有交叉(没有绘制出相同的颜色)，因为当表面粗糙度不同时，颜色信息也不同。
当显示颜色信息和表面粗糙度之间的关系的数据库在与此类似的颜色空间中被构建时，即使在两个表面粗糙度值对应一个红值的多值函数的区域中，如图5所示，通过得知待测物体1的表面的颜色信息(三色刺激值)，待测物体1的表面粗糙度可以被唯一地识别。
(第四实施例)在根据如图6所示的第三实施例的数据库中，虽然由表面粗糙度和红、绿、蓝值表示的测点11之间的每个间隔很大。但是必要时，可以对该数据间隔进行插值，并且对于待测物体1的典型测点11之外的表面颜色，也可以识别其表面粗糙度，在典型测点11处，表面粗糙度被直接测量。图7示出了数据库，其中，图6中示出的数据根据表面粗糙度的变化进行了插值。在图7中，点A表示表面粗糙度最小的位置，并且点D表示表面粗糙度最大的位置。
另外，在实际的表面粗糙度测量中，即使待测物体1的表面颜色是类似的，但实际的表面粗糙度经常会不同，于是所有的颜色信息并不总是在颜色-表面粗糙度标定曲线8上彼此重合，其中标定曲线8是利用典型测点11而获得的。因此，对于测量过程中的这种变化误差(variation error)，采取下面的方法来克服它们。也就是，颜色-表面粗糙度标定曲线8是理想的没有厚度的曲线。但是考虑到测量过程中的变化，使与表面粗糙度对应的可容许的红、绿、蓝值具有一种容限(tolerance)。
也就是，如图7所示，设置沿着颜色-表面粗糙度标定曲线8延伸的管状容限区域管(tolerance area pipe)9，并且所述容限区域管被采用作为数据库。此处，在图7中，仅示出了管状容限区域管9的一部分。并且，当通过实际测量待测物体1的表面的颜色信息而获得的红、绿、蓝值被包括在容限区域管9内时，红、绿、蓝值被采用作为可靠的数据。并且获得了颜色-表面粗糙度标定曲线8上的这样一点，即该点离三维颜色空间7中的由红、绿、蓝值识别的点距离最近，并且与该点相对应的表面粗糙度被采用作为测得的表面粗糙度值。另外，当通过实际测量待测物体1的表面的彩色图像信息而获得的红、绿、蓝值没有被包括在容限区域管9内时，由于一些原因，红、绿、蓝值被判断为不可靠的数据，并且没有被采用。这样的信息处理在图像处理和显示装置5中执行。
在前述的第一到第四实施例中，阐述了汽轮机叶片的表面粗糙度的测量。然而，不必说，在本发明中，待测物体1不限于汽轮机叶片。另外，在处理彩色图像信息中，可以使用红、绿、蓝值以外的色刺激值。另外，取决于数据，不必说，可以采用仅红值、仅绿值或着仅蓝值的颜色-表面粗糙度标定曲线8，来代替三维颜色空间的展开。
(第五实施例)图8是示出本发明的涡轮机劣化诊断方法的实施例的流程图。经过长期运行后在汽轮机叶片中，根据氧化膜在叶片表面的产生状况，叶片的表面粗糙度被增加，并且然后叶片外围的摩擦损失增加。结果，叶栅的压力损失被增加，并且由此汽轮机的性能发生劣化。对于叶片表面粗糙度和叶栅性能之间的关系，例如，Boundary-LayerTheory，H.Schlichting，McGraw-Hill Book Company，pp.611，(1968)中描述的损失模型是已知的。在该损失模型的基础上，由于叶片表面粗糙度的增加导致的涡轮机性能的劣化可以被估算。
也就是说，如图8所示，在步骤SB1，涡轮机叶片的表面粗糙度通过第一到第四实施例中描述的表面粗糙度测量方法和装置进行测量。在步骤SB2，获得表面粗糙度信息。在另一方面，在步骤SB3，例如，在上述的损失模型的基础上，涡轮机性能估算曲线13已预先获得。在涡轮机性能估算曲线13中，显示了根据叶片表面粗糙度和运行时间所估算的涡轮机性能的估算值。此处，从涡轮机性能估算曲线13发现，在恒定的涡轮机叶片的表面粗糙度下，涡轮机性能的估算值随着运行时间的增加而降低，并且在相同的运行时间下，涡轮机性能随着涡轮机叶片的表面粗糙度的增加而降低。接着，在步骤SB4，利用叶片表面粗糙度信息和涡轮机性能的估算值，做出涡轮机劣化诊断。并且，在步骤SB5，为保持涡轮机的效率高于确保的性能，做出维修诊断，例如何时修理叶片或何时更换叶片。
此处，假设当涡轮机的性能被降低到值XX时，将对涡轮机进行修理。在涡轮机叶片的表面粗糙度很大的情况下(例子R1)，在涡轮机性能估算曲线13-1的基础上，当运行时间达到时间T1时，它将被修理。类似，在涡轮机叶片的表面粗糙度中等或较小的情况下(例子R2或例子R3)，在涡轮机性能估算曲线13-2或13-3的基础上，当运行时间达到时间T2或者时间T3时，它将被修理。
根据该实施例，可以使用在很宽的范围内被准确测量的涡轮机表面粗糙度的信息，于是涡轮机的性能劣化诊断可以更加精确的做出，并且可以进行及时和有效的维修。
明显的是，根据上面的讲述，本发明的大量的修改和变化是可能的。因此应当理解，在权利要求的范围内，除了这里具体描述的，本发明可以以其他的方式实施。
权利要求
1.一种表面粗糙度测量方法，包括测量待测的第一物体的表面的多个典型测点的表面粗糙度和表面彩色图像信息，并且准备标定信息，该标定信息指示出在用于所述表面彩色图像信息的色刺激值和所述表面粗糙度之间的关系；和获取待测的第二物体的表面的多个测点的表面彩色图像信息，从所述测点的所述表面彩色图像信息获得色刺激值，利用所述标定信息将所述测点的所述色刺激值转换为所述测点的表面粗糙度，以及将所述待测的第二物体的所述测点的所述表面粗糙度作为表面信息显示出来。
2.根据权利要求1所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于所述待测的第一物体与所述待测的第二物体相同。
3.根据权利要求1所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于所述待测的第一物体的结构和所述待测的第二物体的结构相同；和所述指示出在用于所述表面彩色图像信息的色刺激值和所述表面粗糙度之间的关系的标定信息是预先准备好的。
4.根据权利要求1所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于所述待测的第一物体的所述典型测点的所述色刺激值和所述待测的第二物体的所述表面的所述测点的所述色刺激值至少是三色刺激值中的一个。
5.根据权利要求1所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于所述待测的第一物体的所述典型测点的所述色刺激值和所述待测的第二物体的所述表面的所述测点的所述色刺激值是三色刺激值；和所述指示出在用于所述表面彩色图像信息的所述三色刺激值和所述表面粗糙度之间的关系的标定信息被示于三维空间中，所述三维空间由所述三色刺激值的坐标系的轴线构成。
6.根据权利要求5所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于所述标定信息通过颜色一表面粗糙度标定曲线被指示出，所述标定曲线通过利用根据所述表面粗糙度的变化的插值方法被准备出。
7.根据权利要求6所述的表面粗糙度测量方法，其特征在于设置沿着所述颜色一表面粗糙度标定曲线延伸的管状容限区域管。
8.一种表面粗糙度测量设备，包括彩色图像获取装置，其被构造用来获取待测的第一物体和待测的第二物体的表面的测点的彩色图像；色刺激值计算装置，其被构造用来根据所述彩色图像，计算所述待测的第一物体和所述待测的第二物体的所述表面的所述测点的色刺激值；数据库，其用于保存标定信息，该标定信息指示出在用于所述表面颜色的色刺激值和所述待测的第一物体的所述表面的多个典型测点的表面粗糙度之间的关系；和图像处理显示装置，其被构造用来在所述标定信息的基础上，将所述待测的第二物体的所述表面的多个测点的所述色刺激值转换为表面粗糙度，并且将所述待测的第二物体的所述测点的所述表面粗糙度作为表面信息显示出来。
9.根据权利要求8所述的表面粗糙度测量设备，其特征在于所述待测的第一物体与所述待测的第二物体相同，并且是涡轮机叶片。
10.根据权利要求8所述的表面粗糙度测量设备，其特征在于所述待测的第一物体的所述典型测点的所述色刺激值和所述待测的第二物体的所述表面的所述测点的所述色刺激值是三色刺激值；和所述指示出用于所述表面彩色图像信息的所述三色刺激值和所述表面粗糙度之间的关系的标定信息被示于三维空间中，该三维空间由所述三色刺激值的坐标系的轴线构成。
11.一种涡轮机劣化诊断方法，包括准备估算信息，该估算信息根据涡轮机叶片的表面粗糙度，显示出估算的涡轮机性能和运行时间之间的关系；根据如权利要求1所述的所述表面粗糙度测量方法测量所述待测的第二物体的表面粗糙度；所述第二物体是所述涡轮机叶片；在所述涡轮机叶片的所述表面粗糙度的基础上利用所述估算信息估算所述涡轮机性能；和在所述估算的涡轮机性能的基础上诊断涡轮机的劣化。
全文摘要
一种表面粗糙度测量方法包括，测量待测的第一物体的表面的多个典型测点的表面粗糙度和表面彩色图像信息，并且准备标定信息，该标定信息指示出在用于表面彩色图像信息的色刺激值和表面粗糙度之间的关系。所述表面粗糙度测量方法还包括获取待测的第二物体的表面的多个测点的表面彩色图像信息，从所述测点的表面彩色图像信息获得色刺激值，利用标定信息将测点的色刺激值转换为测点的表面粗糙度，并且将待测的第二物体的测点的表面粗糙度作为表面信息显示出来。
文档编号F01D5/00GK1786660SQ20051012949
公开日2006年6月14日 申请日期2005年12月9日 优先权日2004年12月10日
发明者松田寿, 川上宏, 猪亦麻子, 大友文雄, 川岸裕之 申请人:株式会社东芝