一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法与流程
本发明涉及精密超精密加工和精密测试技术领域，尤其涉及一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法。
背景技术：
砂轮是用磨料和结合剂等制成的中央有通孔的圆形固结磨具，在使用时高速旋转，对各种金属和非金属材料的外圆、内圆、平面和其它各种型面进行磨削加工；磨削加工是精密加工的主要加工方法，广泛应用于各类工业生产中，而砂轮作为磨削加工的工具，其磨削性能直接关系到磨削加工的精度和质量；砂轮表面的粗糙程度、磨粒分布的密度以及均匀性等参数对砂轮的磨削力、磨削热和工件表面质量都有重要影响，快捷有效地检测并评价砂轮表面粗糙度、磨粒分布密度和均匀性为砂轮制造、修整工艺的优化和磨削工艺参数的调整提供了重要的参考依据，对磨削加工质量和精度的提高有着重要的导向作用。
目前对砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态进行检测的方法主要包括：
①利用轮廓仪等接触式量仪对砂轮表面的轮廓进行测量；这种方法虽然理论上可以测量砂轮表面粗糙度，但由于量仪的测头需要接触砂轮粗糙表面，测量时极易造成测头磨损从而损坏量仪，尤其是在砂轮粒度大、尺寸大的条件下，情况更为恶劣，而且这种方法耗时费力，受限因素多，也无法实现在机检测。
②利用超景深三维显微镜、白光干涉仪等检测砂轮表面的三维形貌；这种方法可以获得砂轮表面的三维轮廓高度数据，从中分析出砂轮表面的粗糙度和磨粒分布状态，但由于测量范围多为砂轮表面极小的一块区域，检测结果不全面，如果采用多次测量重构的方法则工作量和数据量巨大，检测成本过高，同时由于砂轮表面非均质、磨粒透光折射等因素会给检测结果引入较大误差，而且这种方法也需要将砂轮从机床上取下，无法实现在机检测。
③凭借视觉和触觉人为感知砂轮表面的粗糙度和磨粒分布状态，这种方法简单易行，但无法对具体结果量化分析，而且受人为因素影响极大，检测准确性无法保证。
由于砂轮表面结构的复杂性和机床实际加工的局限性，目前仍主要采用人为的视觉和触觉感知能力来评估砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态，还没有一种快捷、有效、精确的砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法。
技术实现要素：
本发明的目的是提供一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，能够快捷有效地检测砂轮表面圆周方向的粗糙度、磨粒分布密度和分布均匀性，克服目前砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测成本高、耗时费力且难以全面评价的困难。
本发明采用的技术方案为：一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，包括如下步骤：
步骤1：检测装置的准备工作；被测砂轮安装在机床主轴上；检测装置包括激光位移传感器、控制器、数据电缆线、磁力支撑架和计算机，激光位移传感器设置在磁力支撑架上，且激光位移传感器位于被测砂轮正前方，激光位移传感器和被测砂轮非接触，激光位移传感器通过数据电缆线与控制器连接，控制器通过数据电缆线与计算机连接；启动检测装置，机床工作台带动激光位移传感器移动，使激光位移传感器位于被测砂轮表面的前方，激光光斑通过被测砂轮轴的中心；
步骤2：利用激光位移传感器采集砂轮表面圆周方向轮廓数据，具体包括步骤2.1-2.3；
步骤2.1：启动机床主轴，带动被测砂轮匀速旋转；
步骤2.2：设置激光位移传感器参数；根据砂轮直径、砂轮转速和磨粒直径这些条件参量，通过控制器设置激光位移传感器的采样频率f和采样长度l；采样频率f和采样长度l满足式(1)所示关系：
式(1)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；ds是被测砂轮直径，单位mm；dm是被测砂轮表面磨粒直径，单位mm；激光位移传感器采样频率f单位为hz，采样长度l单位为个；
步骤2.3：激光位移传感器对旋转的被测砂轮外圆表面扫描采样，将采样点的相对高度，即被测砂轮表面圆周方向轮廓数据，传输至计算机；
步骤3：对传输至计算机的原始采样数据进行降噪处理，具体包括步骤3.1-3.5；
步骤3.1：将传输至计算机的原始采样数据构建采样数据数组y1＝{y1,y2,…,yl}，并将y1中数据点逐一进行编号，构建采样点坐标数组x1＝{1,2,…,l}；
步骤3.2：对步骤3.1中的原始采样数据数组y1进行滤波去噪，滤波原理为，砂轮表面不超过宽度阈值j范围内的采样高度值，其变化幅度不应超过幅度阈值h，宽度阈值j是指激光位移传感器采样数据段中数据点的个数的合理值，幅度阈值h是指激光位移传感器采样数据段中数据点的差值的合理值；
步骤3.3：对步骤3.2滤波去噪后的数据数组进行线性插值处理，以补充滤波去除的数据点，获得新的数据数组y2＝{y′1,y′2,…,y′l}，y2的坐标数组仍为x1；
步骤3.4：对步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组y2，计算其移动平均数，即截取长度为q的滑动数据段，q为奇数，利用每个数据段的平均数构建平均线数据数组
步骤3.5：剔除奇异数据点并进行线性插值补充；计算步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组y2相对于步骤3.4计算得到的平均线数据数组ym的偏移量并进行分布统计，将偏离幅度大，且分布概率低的数组y2中的奇异数据点剔除，剔除的数据点采用线性插值补充，获得新的数据数组
步骤4：计算得到与砂轮表面粗糙度相关的评价参量：轮廓平均偏差ra、轮廓偏差一致度pa、正轮廓平均偏差rap、负轮廓平均偏差ram、轮廓平均偏差ra的均值
步骤4.1：计算得到中位线数据数组yu和中位线坐标数组xu，具体包括步骤4.1.1-4.1.3；
步骤4.1.1：按照取样周期1/k和评定长度m对步骤3.4中的平均线数据数组ym进行截取；k和m均为正整数；截取方法为：砂轮圆周表面一周的采样点数为
经过截取后获得m个数组分别为：
数组ym1、ym2、……、ymm的坐标数组分别为
步骤4.1.2：针对步骤4.1.1中的数组ym1、ym2、……、ymm，利用数学的最小二乘法依次对各数组中数据进行曲线拟合，拟合后获得ym1、ym2、……、ymm对应的拟合数组分别为：
拟合数组yn1、yn2、……、ynm的坐标数组仍为xm1、xm2、……、xmm；
步骤4.1.3：针对步骤4.1.2中的拟合数组yn1、yn2、……、ynm，依次截取各数组的中间
拟合数组yn1、yn2、……、ynm对应的子集数组分别为：
子集数组yu1、yu2、……、yum的坐标数组分别为：
分别将子集数组yu1、yu2、……、yum的数据点依次顺序排列，构成中位线数据数组
步骤4.2：计算步骤3.5中的剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组y3相对于步骤4.1.3中的中位线数据数组yu的坐标对应的数据点的偏移量，获得轮廓偏移量数组
为方便后续表述，将轮廓偏移量数组ys的坐标按顺序重新排号，即
步骤4.3：利用步骤4.2中的轮廓偏移量数组ys按照取样周期1/k和评定长度m计算轮廓平均偏差ra以及轮廓偏差一致度pa；
式(2)(3)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；f是激光位移传感器采样频率，单位hz；ysi为偏移量数组ys中数据点；
轮廓平均偏差ra用来评价砂轮表面圆周方向的整体或局部的粗糙程度；轮廓偏差一致度pa用来评价砂轮表面圆周方向局部粗糙度的一致性；
步骤4.4：计算正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram；将步骤4.2中的轮廓偏移量数组ys中的正数和负数分别筛选出来，构建正轮廓偏移量数组ysp和负轮廓偏移量数组ysm，将数组ysp和ysm按照取样周期1/k和评定长度m计算正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram，
式(4)中，{yspa，yspa+1，…，yspb}为轮廓偏移量数组ys子集数组
ysp＝{yspa，…，yspb，…，yspc，…，yspd}；
式(5)中，{ysma1，ysma1+1，…，ysmb1}为轮廓偏移量数组ys子集数组
ysm＝{ysma1，…，ysmb1，…，ysmc1，…，ysmd1}；
正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram用来评价砂轮表面的钝化状态；
步骤4.5：计算均值
激光位移传感器的平移距离e满足式(8)所示关系：
0.9ws＜(n-2)e＜ws(8)
式(8)中，ws是被测砂轮轴向宽度，单位mm；
步骤5：计算得到与砂轮表面磨粒分布密度和均匀性相关的评价参量：砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ、峰值间距离散度sp、砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s的均值
步骤5.1：寻找轮廓曲线的波峰值及其位置坐标；将步骤3.5中剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组y3及其坐标数组x3导入二维直角坐标系，绘制出砂轮表面圆周方向的轮廓曲线，通过差值法和阈值法寻找轮廓曲线的波峰值及其位置坐标；
差值法和阈值法寻找轮廓曲线波峰的原理为：轮廓曲线中后一位置采样点和前一位置采样点的差值可以重新形成一个新的差值波形，差值波形中由正转负过零位置对应轮廓曲线中的采样点为准波峰值，如果差值波形中由正转负过零位置前的正值数据长度超过一定长度阈值r且正值数据幅度超过一定幅度阈值i，并且该位置后的负值数据长度超过一定长度阈值r且负值数据幅度超过一定幅度阈值i，即认定该位置对应轮廓曲线中的采样点为波峰值；
步骤5.2：计算砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp；根据步骤5.1中寻找得到的数据数组y3中所有的波峰值及其在坐标数组x3中对应的位置坐标，从坐标数组x3中截取砂轮表面一个圆周的波峰值所对应的位置坐标，构建数组xp＝{n1,n2,…,nt}；由数组xp中相邻两元素的差值，计算砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰值间距占比δ以及峰值间距离散度sp，
式(9)(10)(11)中，ns是被测砂轮转速，单位r/min；ds是被测砂轮直径，单位mm；dm是被测砂轮表面磨粒直径，单位mm；f是激光位移传感器采样频率，单位hz；
峰值间距s用来评价砂轮表面圆周方向磨粒分布的平均间距；磨粒直径与峰间距占比δ用来评价砂轮表面磨粒分布的密度；峰值间距离散度sp用来评价砂轮表面磨粒分布的均匀性；
步骤5.3：分别计算砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp的均值
峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp的均值
进一步地，步骤3.2中，针对原始采样数据数组y1进行滤波去噪时，根据砂轮表面磨粒直径dm、激光位移传感器采样频率f和砂轮转速ns砂轮直径ds设置宽度阈值j和幅度阈值h，宽度阈值j为砂轮外圆一周采样点数的
进一步地，步骤3.4中，针对数据数组y2进行移动平均，截取滑动数据段的长度q时根据砂轮转速ns和激光位移传感器采样频率f进行设置，q为f/ns的2倍。
进一步地，步骤3.5中，剔除的奇异数据点数量不超过数组y2中数据总数量的3％。
进一步地，步骤4.1.1、步骤4.3、步骤4.4和步骤4.5中，关于取样周期1/k和评定长度m的取值，当需要评定砂轮表面圆周方向的整体粗糙程度时，取样周期中k取值为1；当需要评定砂轮表面圆周方向的局部粗糙程度时，取样周期中k取值为大于1的正整数，评定长度m取值为1；当需要评价砂轮表面粗糙度沿圆周方向的一致性时，取样周期中k和评定长度m相等，且均为大于1的正整数。
进一步地，步骤5.1中，长度阈值r设置为2～4，幅度阈值i为砂轮磨粒直径的
本发明的有益效果主要为：
(1)本发明利用激光位移传感器高速率、高精度的扫描采集能力以及计算机的高效数据处理能力，实现砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及分析评价，并分别针对砂轮表面圆周方向的粗糙度、磨粒分布密度和分布均匀性计算出相应的评价参量，克服了目前砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测成本高、且耗时费力又难以全面评价的困难，为砂轮制造和修整工艺的改进提供准确依据，对提高磨削加工质量和效率具有重要意义。
(2)本发明采用非接触式检测方法，检测过程中不会损耗量仪，检测成本极低；检测对象可以是陶瓷、树脂、金属等各种结合剂类型的砂轮，不受砂轮直径、宽度等尺寸条件的限制，还可以检测各种粒度型号的砂轮，检测适应性好、通用性强。
(3)本发明可以在机床不停机、不拆卸砂轮的条件下进行检测，不受机床特性限制，实现在机检测；检测装置的安装和操作方便快捷，计算机快速处理数据，检测效率高。
(4)本发明不仅可以通过轮廓平均偏差ra评价砂轮圆周方向的整体和局部粗糙度，通过正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram评价砂轮表面的钝化状态，通过峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ、峰值间距离散度sp评价砂轮表面圆周方向磨粒分布的密度和均匀性，还可以利用各参量的均值及标准差评价砂轮表面，兼顾整个轴向宽度的表面，各参量的平均水平及离散状态。
附图说明
图1为本发明所述的检测装置的组成原理示意图；
图2为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式做进一步详细说明，如图1所示，本发明的检测装置包括：激光位移传感器1、控制器2、数据电缆线3、磁力支撑架、计算机4，同时包括在labview、matlab等编程环境下形成的实现本发明所述检测及评价方法的数据处理软件；具体做法是：激光位移传感器1通过磁力支撑架固定在机床工作台上，机床工作台带动激光位移传感器1移动并将激光位移传感器1固定于被测砂轮5的正前方，激光位移传感器1和被测砂轮5非接触，激光位移传感器1通过数据电缆线3与控制器2连接，控制器2通过数据电缆线3与计算机4连接，计算机4中包含数据处理软件，可以快速完成对激光位移传感器1检测数据的处理。
通过以上检测装置支撑，本实施例实现了一种砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及评价方法，具体包括如下步骤：
步骤1：检测装置的准备工作；将被测砂轮5安装在机床主轴6上，将上述检测装置安装连接完毕；启动检测装置，机床工作台带动激光位移传感器1移动，使激光位移传感器1位于被测砂轮5表面的前方，激光光斑通过被测砂轮5轴的中心。
步骤2：利用激光位移传感器1采集砂轮5表面圆周方向轮廓数据，具体包括步骤2.1-2.3；
步骤2.1：启动机床主轴6，带动被测砂轮5匀速旋转。
步骤2.2：设置激光位移传感器1的参数；根据被测砂轮5的直径、被测砂轮5的转速和磨粒直径这些条件参量，通过控制器2设置激光位移传感器1的采样频率f和采样长度l；采样频率f和采样长度l满足式(1)所示关系：
式(1)中，ns是被测砂轮5的转速，单位r/min；ds是被测砂轮5的直径，单位mm；dm是被测砂轮5的表面磨粒直径，单位mm；采样频率f单位为hz；采样长度l单位为个；
本实施例中被测砂轮5的直径ds为150mm、被测砂轮5的转速ns为500r/min、磨粒直径为0.1mm；根据这些条件参量通过控制器2设置激光位移传感器1的采样频率f＝200khz，采样长度l＝300000。
步骤2.3：激光位移传感器1对旋转的被测砂轮5的外圆表面扫描采样，将采样点的相对高度，即被测砂轮5的表面圆周方向轮廓数据，传输至计算机4。
步骤3：对传输至计算机4的原始采样数据进行降噪处理，具体包括步骤3.1-3.5；
步骤3.1：将传输至计算机4的原始采样数据构建采样数据数组y1＝{y1,y2,…,yl}，并将y1中数据点逐一进行编号，构建采样点坐标数组x1＝{1,2,…,l}。
步骤3.2：对步骤3.1中的原始采样数据数组y1进行滤波去噪，滤波原理为，砂轮表面不超过宽度阈值j范围内的采样高度值，其变化幅度不应超过幅度阈值h，宽度阈值j是指激光位移传感器1采样数据段中数据点的个数的合理值，幅度阈值h是指激光位移传感器1采样数据段中数据点的差值的合理值，宽度阈值j和幅度阈值h优选地根据砂轮表面磨粒直径dm、激光位移传感器采样频率f和砂轮转速ns进行设置，宽度阈值j一般设置为砂轮外圆一周采样点数的
激光光斑照射到砂轮表面磨粒的边缘或两磨粒交界处等材料介质非均质的位置时，激光位移传感器1会输出过大或过小的噪点数据，为滤除噪点数据，本实施例中采用以下滤波去噪方法：首先将数组y1中的每个采样点数据与相邻j个采样点数据依次构成数据段，计算各数据段的极差值，然后将极差值与幅度阈值h比较，若超出幅度阈值h，则认为该数据段中存在噪点数据并舍弃，否则认为该数据段中所有数据点均为有效数据，然后提取各个数据段中的有效数据点并按照其对应坐标进行排列重组，其中坐标相同的同一数据点不重复提取，即可将噪点数据置为空值，获得滤波后数据；本实施例中，j取值50，阈值h取值0.1。
步骤3.3：对步骤3.2滤波去噪后的数据数组进行线性插值处理，以补充滤波去除的数据点，获得新的数据数组y2＝{y′1,y′2,…,y′l}，y2的坐标数组仍为x1；线性插值的方法为：如插值在(xj，yj)和(xj+1，yj+1)两个点之间，则在连接两点的线段间进行插值，插值点(x，yj(x))满足下式所示关系，
步骤3.4：对步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组y2，计算其移动平均数，即截取长度为q的滑动数据段，q为奇数，截取滑动数据段的长度q时优选地根据砂轮转速ns和激光位移传感器1的采样频率f进行设置，一般设置为f/ns的2倍，但q的设置值一般不影响计算结果；利用每个数据段的平均数构建平均线数据数组
步骤3.5：剔除奇异数据点并进行线性插值补充；对步骤3.3线性插值处理后获得的数据数组y2和步骤3.4计算得到的平均线数据数组ym之间的偏移量进行分布统计，将偏离幅度大，且分布概率低的数组y2中的奇异数据点剔除，剔除的奇异数据点数量不超过数组y2中数据总数量的3％，本实施例中将分布概率低于2％的奇异数据点剔除；剔除的数据点采用线性插值补充，获得新的数据数组
步骤4：计算得到与被测砂轮5表面粗糙度相关的评价参量：轮廓平均偏差ra、轮廓偏差一致度pa、正轮廓平均偏差rap、负轮廓平均偏差ram、轮廓平均偏差ra的均值
步骤4.1：计算得到中位线数据数组yu和中位线坐标数组xu，具体包括步骤4.1.1-4.1.3。
砂轮表面粗糙度的评定需要首先确定轮廓测量数据曲线的中位线，采用平均线数据数组ym作为中位线，则粗糙度参数的计算结果易受参数q取值影响，为此，针对平均线数据数组ym作曲线拟合，以拟合曲线作为中位线，则拟合曲线代表了砂轮表面的宏观轮廓信息，不仅粗糙度参数的计算结果不受参数q取值影响，而且砂轮表面粗糙度的评价也更符合砂轮磨削过程中的实际工况状态。
在曲线拟合时，由于数据总量有限，会造成数据段的边缘拟合失真的情况，为解决该问题，数据段的曲线拟合时采用“截多取少”的方法，即针对有效数据段的前后1.5倍长度数据进行曲线拟合，然后截取中部有效数据段的拟合结果，这样，截取的中部拟合结果中不存在边缘拟合失真的问题。
步骤4.1.1：按照取样周期1/k和评定长度m对步骤3.4中的平均线数据数组ym进行截取；k和m均为正整数；截取方法为：砂轮圆周表面一周的采样点数为
经过截取后获得m个数组分别为：
数组ym1、ym2、……、ymm的坐标数组分别为
步骤4.1.2：针对步骤4.1.1中的数组ym1、ym2、……、ymm，利用数学的最小二乘法依次对各数组中数据进行曲线拟合，拟合后获得ym1、ym2、……、ymm对应的拟合数组分别为：
拟合数组yn1、yn2、……、ynm的坐标数组仍为xm1、xm2、……、xmm；本实施例中，选择最小二乘法进行多项式曲线拟合，多项式阶数取值10。
步骤4.1.3：针对步骤4.1.2中的拟合数组yn1、yn2、……、ynm，依次截取各数组的中间
拟合数组yn1、yn2、……、ynm对应的子集数组分别为：
子集数组yu1、yu2、……、yum的坐标数组分别为：
分别将子集数组yu1、yu2、……、yum的数据点依次顺序排列，构成中位线数据数组
步骤4.2：计算步骤3.5中的剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组y3相对于步骤4.1.3中的中位线数据数组yu的坐标对应的数据点的偏移量，获得轮廓偏移量数组
为方便后续表述，将轮廓偏移量数组ys的坐标按顺序重新排号，即
步骤4.3：利用步骤4.2中的轮廓偏移量数组ys按照取样周期1/k和评定长度m计算轮廓平均偏差ra以及轮廓偏差一致度pa。
式(2)(3)中，ns是被测砂轮5的转速，单位r/min；f是激光位移传感器1的采样频率，单位hz；ysi为偏移量数组ys中的数据点；k和m为正整数。
轮廓平均偏差ra用来评价砂轮表面圆周方向的整体或局部的粗糙程度；轮廓偏差一致度pa用来评价砂轮表面圆周方向局部粗糙度的一致性；砂轮表面越粗糙，则轮廓平均偏差ra值越大；砂轮表面圆周方向局部粗糙度的一致性越差，则轮廓偏差一致度pa越大。
当需要评定砂轮5表面圆周方向的整体粗糙程度时，不兼顾轴向，取样周期中k取值为1；当需要评定砂轮5表面圆周方向的局部粗糙程度时，取样周期中k取值为大于1的正整数，评定长度m取值为1；当需要评价砂轮5表面圆周方向局部粗糙度的一致性时，取样周期中k和评定长度m相等，且均为大于1的正整数；本实施例中，ns＝500r/min，f＝200khz，评定砂轮5表面圆周方向的整体粗糙程度时，k＝1，m＝3；评定砂轮5表面圆周方向的局部粗糙程度时，k＝8，m＝1；评价砂轮5表面圆周方向局部粗糙度的一致性时，k＝m＝8。
步骤4.4：计算正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram；将步骤4.2中的轮廓偏移量数组ys中的正数和负数分别筛选出来，构建正轮廓偏移量数组ysp和负轮廓偏移量数组ysm，将数组ysp和ysm分别按照步骤4.3中的取样周期1/k和评定长度m计算正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram，
式(4)中，{yspa，yspa+1，…，yspb}为轮廓偏移量数组ys子集数组
ysp＝{yspa，…，yspb，...，yspc，…，yspd}。
式(5)中，{ysma1，ysma1+1，…，ysmb1}为轮廓偏移量数组ys子集数组
ysm＝{ysma1，…，ysmb1，...，ysmc1，…，ysmd1}。
正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram用来评价被测砂轮5表面的钝化状态；被测砂轮5修整后，表面磨粒出露高度大且符合正态分布，被测砂轮5较锋利，此时正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram基本相等；被测砂轮5磨削钝化后，表面磨粒脱落或损耗，磨粒出露高度小且基本一致，被测砂轮5不锋利，此时正轮廓平均偏差rap明显变小，负轮廓平均偏差ram不变或增大；正轮廓平均偏差rap越小，负轮廓平均偏差ram与正轮廓平均偏差rap的差值越大，则被测砂轮5钝化状态越严重。
步骤4.5：计算均值
激光位移传感器的平移距离e满足式(8)所示关系：
0.9ws＜(n-2)e＜ws(8)
式(8)中，ws是被测砂轮轴向宽度，单位mm；
步骤5：计算得到与被测砂轮5表面磨粒分布密度和均匀性相关的评价参量：砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ、峰值间距离散度sp、砂轮表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s的均值
步骤5.1：寻找轮廓曲线的波峰值及其位置坐标；将步骤3.5中剔除奇异数据点并插值补充后的数据数组y3及其坐标数组x3导入二维直角坐标系，绘制出被测砂轮5表面圆周方向的轮廓曲线，通过差值法和阈值法寻找轮廓曲线的波峰值及其位置坐标。
差值法和阈值法寻找轮廓曲线波峰的原理为：轮廓曲线中后一位置采样点和前一位置采样点的差值可以重新形成一个新的差值波形，差值波形中由正转负过零位置对应轮廓曲线中的采样点为准波峰值，如果差值波形中由正转负过零位置前的正值数据长度超过一定长度阈值r且正值数据幅度超过一定幅度阈值i，并且该位置后的负值数据长度超过一定长度阈值r且负值数据幅度超过一定幅度阈值i，可认定该位置对应轮廓曲线中的采样点为波峰值，长度阈值r是指传感器采样数据段中数据点的个数的合理值，幅度阈值i是指传感器采样数据段中数据点的差值的合理值，优选地长度阈值r设置为2～4，幅度阈值i为砂轮磨粒直径的
步骤5.2：计算被测砂轮5表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp；根据步骤5.1中寻找得到的数据数组y3中所有的波峰值及其在坐标数组x3中对应的位置坐标，从坐标数组x3中截取被测砂轮5表面一个圆周的波峰值所对应的位置坐标，构建数组xp＝{n1,n2,…,nt}；由数组xp中相邻两元素的差值，计算被测砂轮5表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰值间距占比δ以及峰值间距离散度sp，
式(9)(10)(11)中，ns是被测砂轮5的转速，单位r/min；ds是被测砂轮5的直径，单位mm；dm是被测砂轮5的表面磨粒直径，单位mm；f是激光位移传感器1采样频率，单位hz；本实施例中ns＝500r/min，f＝200khz，ds＝150mm，dm＝0.1mm。
峰值间距s用来评价被测砂轮5表面圆周方向磨粒分布的平均间距；磨粒直径与峰间距占比δ用来评价被测砂轮5表面圆周方向磨粒分布的密度；峰值间距离散度sp用来评价被测砂轮5表面圆周方向磨粒分布的均匀性。
步骤5.3：分别计算被测砂轮5表面圆周方向轮廓曲线的峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp的均值
峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ以及峰值间距离散度sp的均值
通过上述步骤，本实施例可以达到如下技术效果：
(1)本发明利用激光位移传感器高速率、高精度的扫描采集能力以及计算机的高效数据处理能力，实现砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测及分析评价，并分别针对砂轮表面圆周方向的粗糙度、磨粒分布密度和分布均匀性计算出相应的评价参量，克服了目前砂轮表面粗糙度和磨粒分布状态的检测成本高、且耗时费力又难以全面评价的困难，为砂轮制造和修整工艺的改进提供准确依据，对提高磨削加工质量和效率具有重要意义。
(2)本发明采用非接触式检测方法，检测过程中不会损耗量仪，检测成本极低；检测对象可以是陶瓷、树脂、金属等各种结合剂类型的砂轮，不受砂轮直径、宽度等尺寸条件的限制，还可以检测各种粒度型号的砂轮，检测适应性好、通用性强。
(3)本发明可以在机床不停机、不拆卸砂轮的条件下进行检测，不受机床特性限制，实现在机检测；检测装置的安装和操作方便快捷，计算机快速处理数据，检测效率高。
(4)本发明不仅可以通过轮廓平均偏差ra评价砂轮圆周方向的整体和局部粗糙度，通过正轮廓平均偏差rap和负轮廓平均偏差ram评价砂轮表面的钝化状态，通过峰值间距s、磨粒直径与峰间距占比δ、峰值间距离散度sp评价砂轮表面圆周方向磨粒分布的密度和均匀性，还可以利用各参量的均值及标准差评价砂轮表面，兼顾整个轴向宽度的表面，各参量的平均水平及离散状态。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围。
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