專利名稱:表面粗糙度測量方法和設備以及渦輪機劣化診斷方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種表面粗糙度測量方法和設備,以及一種渦輪機劣化診斷方法,并且更具體的是,涉及一種表面粗糙度測量方法和設備,用于有效和精確地測量包括渦輪機葉片在內(nèi)的各種元件的表面粗糙度,以及一種渦輪機劣化診斷方法,用于在所測的表面粗糙度基礎(chǔ)上精確地診斷渦輪機的性能劣化。
背景技術(shù):
在高溫流體機械以及汽輪機和燃氣輪機中,由于長期暴露在高溫的環(huán)境下,元件例如葉片被熱損壞,于是出現(xiàn)了這樣的問題,即取決于運行時間的性能被降低。例如,在汽輪機葉片的情況下,由于隨著老化運行,氧化膜的產(chǎn)生發(fā)生在葉片上,并且葉片的表面粗糙度增加。葉片的表面粗糙度的增加與機器性能的降低直接相關(guān)。因此,為了保持所保證的性能(guarantee performance),必需周期性地確認葉片的表面狀況和表面粗糙度,并且必要時更換或修理它們。
雖然有各種可利用的表面粗糙度測量方法,但是使用探針式的檢測器的表面粗糙度測量方法是常用的。一種探針式的表面粗糙度測量儀器檢測當金剛石探針(拾取頭)以固定速度探測待測表面的不平坦的部分時所導致的垂直運動的位移,所述金剛石探針具有很小的前端半徑,例如10μm或更小。也就是,它通過拾取頭部分探測元件表面,由此物理上測量元件表面的不平坦的部分,即表面粗糙度(參考非專利文獻1)。
另一方面,在專利文獻1中,描述了一種方法,該方法用于利用激光束或超聲波通過非接觸式光學粗糙度檢測器來檢查由于侵蝕導致的汽輪機葉片的侵蝕量。另外,在專利文獻2中,描述了一種用于半導體薄膜的檢查方法,該方法用于通過彩色CCD相機來測量來自待測物體的反射光,用于通過對應RGB(紅、綠、藍)的每個波長區(qū)域的接收到的光的強度來測量表面粗糙度,并且用于判斷接受或者報廢半導體薄膜。
非專利文獻1Japanese Mechanical Society,MechanicalEngineering Manual,Chapter 10,198專利文獻1日本專利公開號(Kokai)Hei 3-1700專利文獻2日本專利公開號(Kokai)2001-110861在前述的探針式的表面粗糙度測量儀器中,為了精確測量,必需連續(xù)地通過合適的力使測量儀器的拾取頭部分貼緊到待測元件的表面。因此,必需在通過特殊的夾具例如磁性表架來夾持測量儀器時進行測量。另外,在測量過程中,當移動大約1至2mm時,拾取頭部分探測待測元件的表面。因此,在待測物體具有很多曲面例如是渦輪機葉片的情況下,必需很精細地調(diào)節(jié)夾具的固定,以便將壓制壓力保持在測量部分中的固定范圍內(nèi)。另外,一個如上所述的測量區(qū)域,是表示從1mm到2mm的范圍的點,于是當檢查葉片的外圍表面粗糙度分布時,當改變測量位置時必需重復地測量。
另外,專利文獻1中所述的檢查方法,該方法利用激光束或超聲波通過非接觸式光學粗糙度檢測器來檢測由侵蝕導致的氣輪機葉片的侵蝕量,測量范圍是小點(pin point)。因此,為了在測量范圍內(nèi)估算表面粗糙度,如專利文獻1中所闡述的,需要用于精確移動檢測器的大尺度驅(qū)動機構(gòu)。因此,當把這種方法應用到測量范圍很寬并且像渦輪機葉片表面一樣的弧形的待測物體上時,這種方法同時具有很多限制。另外,在用于將激光束照射到待測物體的方法中,需要以很高的精度定位激光束,該方法通過在RGB中所接收的光的強度來估算反射光,檢查曲面的不平坦的部分,判斷接受或者報廢半導體薄膜,該方法在專利文獻2中進行了描述,用于判斷精細的不平坦裝置,例如半導體薄膜。另外,需要具有很高精度的用于移動激光束發(fā)生器的驅(qū)動機構(gòu)。相應的,這種方法不是這樣一種技術(shù),即可以被應用到如渦輪機葉片一樣具有很多曲面和很大的檢查區(qū)域的待測物體的技術(shù)。
另一方面,近年來,光學裝置,例如數(shù)字顯微鏡,得到了很大的發(fā)展,但是它仍然很昂貴。另外,其鏡頭部分很大,因此它的不足之處在于需要足夠的空間容許量來將鏡頭部分安裝在待測物體的周圍。另外,在測量期間,光學裝置很容易受振動影響,因此測量條件非常受限。因此,對于那些表面粗糙度隨著區(qū)域而變化的待測物體,例如葉片表面,與上述的方法相比,需要一種用于實現(xiàn)更容易的測量和更寬的應用范圍的表面粗糙度測量技術(shù)。
發(fā)明內(nèi)容
因此,本發(fā)明的一個目的是提供一種表面粗糙度測量方法和裝置,用于有效和精確地測量待測物體的表面的寬的區(qū)域的表面粗糙度。
本發(fā)明的另一個目的是提供一種渦輪機劣化診斷方法,用于精確地診斷渦輪機的性能劣化。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種表面粗糙度測量方法,該方法包括測量待測的第一物體的表面的多個典型測點的表面粗糙度和表面彩色圖像信息,并且準備標定信息,所述標定信息指示出在用于表面彩色圖像信息的色刺激值和表面粗糙度之間的關(guān)系。所述表面粗糙度測量方法還包括獲取待測的第二物體的表面的多個測點的表面彩色圖像信息,從測點的表面彩色圖像信息獲得色刺激值,利用標定信息將測點的色刺激值轉(zhuǎn)換為測點的表面粗糙度,并且將待測的第二物體的測點的表面粗糙度作為表面信息顯示出來。
根據(jù)本發(fā)明的一個方面,提供一種表面粗糙度測量設備,該裝置包括彩色圖像獲取裝置和色刺激值計算裝置,其中彩色圖像獲取裝置被構(gòu)造用來獲取待測的第一物體和待測的第二物體的表面的測點的彩色圖像,色刺激值計算裝置被構(gòu)造用來根據(jù)所述彩色圖像計算待測的第一物體和待測的第二物體的表面的測點的色刺激值。所述表面粗糙度測量設備還包括數(shù)據(jù)庫和圖像處理顯示裝置,其中數(shù)據(jù)庫用于保存標定信息,所述標定信息指示出待測的第一物體的表面的多個典型測點的用于表面顏色的色刺激值和表面粗糙度之間的關(guān)系,所述圖像處理顯示裝置被構(gòu)造用于在標定信息的基礎(chǔ)上,將待測的第二物體的表面的多個測點的色刺激值轉(zhuǎn)換為表面粗糙度,并且用于將待測的第二物體的測點的表面粗糙度作為表面信息顯示出來。
根據(jù)本發(fā)明的仍然另一個方面,提供一種渦輪機劣化診斷方法,該方法包括,準備出估算信息,該估算信息根據(jù)渦輪機葉片的表面粗糙度顯示出估算的渦輪機性能和運行時間之間的關(guān)系,以及根據(jù)上述的表面粗糙度測量方法,測量待測的第二物體的表面粗糙度。此處,第二物體是渦輪機葉片。所述渦輪機劣化診斷方法還包括在渦輪機葉片的表面粗糙度的基礎(chǔ)上,利用估算信息估算渦輪機的性能,以及在估算的渦輪機性能的基礎(chǔ)上診斷渦輪機的劣化。
本發(fā)明能夠提供一種表面粗糙度測量方法和設備,用于有效和精確地測量待測物體的表面的寬的區(qū)域的表面粗糙度。
另外,本發(fā)明能夠提供一種渦輪機劣化診斷方法,用于精確地診斷渦輪機的性能劣化。
當與附圖一起考慮時,通過參考下面的詳細說明,對本發(fā)明更為全面的理解及其附帶的優(yōu)點可以容易的獲得并且更容易被理解,其中圖1是用于解釋本發(fā)明的原理的圖形,其中圖(a)是汽輪機葉片的橫截面視圖,并且圖(b)示出了沿圖(a)中所示的方向A1觀察的渦輪機經(jīng)過長期運行后的表面狀態(tài);圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的表面粗糙度測量裝置的框圖;圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的表面粗糙度測量方法的流程圖;圖4是用于解釋本發(fā)明的第二實施例的圖形,其中圖(a)是示出了坐標系的軸線被設置在渦輪機葉片的表面上的狀態(tài)的圖形,并且圖(b)是示出了象素被設置在圖(a)中的狀態(tài)的圖形;
圖5是示出曲線的圖形,所述曲線指示出色刺激值和表面粗糙度之間的關(guān)系,該曲線存儲在根據(jù)本發(fā)明的第二實施例的表面粗糙度測量裝置的數(shù)據(jù)庫中;圖6是示出曲線的圖形,所述曲線指示出色刺激值和表面粗糙度之間的關(guān)系,該曲線被繪制在RGB空間中,被存儲在根據(jù)本發(fā)明的第三實施例的表面粗糙度測量裝置的數(shù)據(jù)庫中;圖7是用于解釋一種插值方法的圖形,該插值方法用于顏色-表面粗糙度標定曲線,該曲線存儲在根據(jù)本發(fā)明的第四實施例的表面粗糙度測量裝置的數(shù)據(jù)庫中;以及圖8是示出根據(jù)本發(fā)明的第五實施例的渦輪機劣化診斷方法的流程圖。
具體實施例方式
現(xiàn)在參考附圖,其中在全部幾幅視圖中,相同的附圖標記代表相同或相對應的裝置,下面將描述本發(fā)明的實施例。
在用在汽輪機中的葉片上,由于汽輪機的長期運行,氧化膜在葉片表面上形成。基本上,高溫氧化作用的構(gòu)形取決于大氣溫度和葉片所使用的材料。當大氣溫度升高時,高溫氧化作用發(fā)生。另外,已知如果材料中的鉻的含量增加,抗氧化性提高。
圖1是示意性地示出用于發(fā)電的汽輪機的高壓級上的固定葉片經(jīng)過長期運行后的表面狀態(tài)的圖形。在圖1中,圖(a)是汽輪機葉片的橫截面視圖,并且圖(b)示出了沿方向A1觀察的汽輪機經(jīng)過長期運行后的表面狀況。在圖1中,其示出了經(jīng)過長期運行后,在渦輪機葉片10中,根據(jù)氧化膜在葉片表面上的產(chǎn)生狀況,其表面的顏色幾乎從灰色改變到橙色、紅色,進而到紅黑色,其中灰色是葉片材料的基體顏色。另外,溫度狀況和葉片所使用的材料隨著渦輪機級而變化,因此在葉片表面上的這樣的圖案在每一級上都是特有的。葉片表面的在顏色上看起來從橙色到紅色的部分是形成有主要成分為二氧化鐵的生銹物質(zhì)的區(qū)域。葉片表面的紅黑色的部分是形成有主要成分為三氧化鐵的生銹物質(zhì)的區(qū)域。
為了確認葉片的表面狀況和表面粗糙度,使用探針式的檢測器在多個測點11上測量表面粗糙度11,所述測點11位于圖1所示的渦輪機葉片10的葉片表面上。結(jié)果,識別出在表面顏色和表面粗糙度之間具有很強的關(guān)聯(lián)性。已經(jīng)發(fā)現(xiàn),對于表面顏色不同的每個區(qū)域,表面粗糙度發(fā)生改變,并且隨著元件的氧化作用的進行以及表面顏色從灰色改變到橙色、紅色和紅黑色,表面粗糙度隨之增加。
本發(fā)明是在上述知識的基礎(chǔ)上發(fā)展的,并且本發(fā)明在元件表面上的彩色圖像的基礎(chǔ)上識別出每個元件的表面粗糙度。
(第一實施例)圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的第一實施例的表面粗糙度測量設備的框圖。該實施例包括彩色CCD(電荷耦合器件)相機2、色刺激值計算裝置3、數(shù)據(jù)庫4、圖形處理和顯示部件5以及標定測量裝置6,其中彩色CCD相機2是彩色攝像裝置,其安裝在待測物體1例如渦輪機葉片的對面。
靜態(tài)式數(shù)字照相機或數(shù)字電視攝像機被用作彩色CCD相機2,所述靜態(tài)式數(shù)字照相機或數(shù)字電視攝像機用于與諸如個人計算機的圖像處理和顯示裝置5容易地傳輸數(shù)據(jù)。彩色CCD相機2包括許多象素,并且獲取待測物體1例如渦輪機葉片的表面的彩色圖像信息。色刺激值計算部件3執(zhí)行各種圖形處理,例如用于由彩色CCD相機2獲得的彩色圖像信息的噪聲處理和平均處理,并且然后它計算出對應待測物體1的表面的各個空間位置的顏色信息,即三色刺激值(例如,紅、綠和藍的值)。
數(shù)據(jù)庫4保存顏色-表面粗糙度標定曲線8,該曲線是在相關(guān)的點11處的表面粗糙度信息和顏色信息的基礎(chǔ)上而準備好的,其中表面粗糙度信息是由標定測量裝置6,例如探針式的表面粗糙度測量儀器,在待測物體1的典型的測點11上分別測出的,并且測點11在表面顏色上是不同的,所述顏色信息通過色刺激值計算裝置3被計算出。具體的是,顏色-表面粗糙度標定曲線8的準備過程如下所述。例如,作為圖1(b)所示的典型測點11,測量待測物體1的表面的區(qū)域中的粗糙度,其中這些區(qū)域顯示出亮灰、灰、深灰、橙、紅和紅黑等各種顏色。接著,通過輸入彩色CCD相機2獲得的測點11處的彩色圖像信息,在色刺激值計算裝置3中計算出三色刺激值(例如,紅、綠和藍色)。然后,典型的測點11處的表面粗糙度和三色刺激值之間的關(guān)系被繪制在三維顏色空間7中。待測物體1的表面的彩色圖像信息受到獲取圖像時的亮度和照明的影響并改變。因此,為了實現(xiàn)精確的測量,在每次測量時,必需保持獲取彩色圖像信息時彩色CCD相機2和待測物體1之間的距離不變,以及記錄時照明環(huán)境不變。另外,用rgb系統(tǒng)的三色刺激值來代替RGB系統(tǒng)的三色刺激值是非常有效的,其中在rgb系統(tǒng)中,去除了亮度的影響。
圖像處理和顯示裝置5輸入通過色刺激值計算裝置3獲得的顏色信息(三色刺激值),參考數(shù)據(jù)庫4,在顏色-表面粗糙度標定曲線8的基礎(chǔ)上,將色刺激值轉(zhuǎn)換為與待測物體1的整個表面的各個空間位置對應的表面粗糙度,并且將其作為表面信息顯示出來。
表面粗糙度測量過程如圖3所示。首先在步驟SA1,使用彩色CCD相機2,獲得并記錄待測物體1的多個典型測點11處的彩色圖像信息,其中各個典型測點11的顏色不同。另外,在步驟SA2,在待測物體1的典型測點11處,通過例如探針式的標定測量裝置6來測量表面粗糙度。接著,在步驟SA3,通過色刺激值計算裝置3,根據(jù)使用彩色CCD相機2獲得并記錄的彩色圖像信息來獲得典型測點11處的色刺激值。在步驟SA4,顏色-表面粗糙度標定曲線8(被保存在數(shù)據(jù)庫4中)在典型測點11處的色刺激值和表面粗糙度的基礎(chǔ)上被準備出。接下來,在步驟SA5,彩色CCD相機2獲取待測物體1的整個測量表面的彩色圖像信息。在步驟6,色刺激值計算裝置3計算出整個測量表面的色刺激值,并且在步驟SA7,圖像處理和顯示裝置5輸入色刺激值,在數(shù)據(jù)庫4的標定曲線8的基礎(chǔ)上,將整個測量表面的色刺激值轉(zhuǎn)換為表面粗糙度,并且將待測物體1的整個表面的粗糙度作為表面信息顯示出來。
根據(jù)這個實施例,到目前為止,需要數(shù)量龐大的測點的表面粗糙度的表面信息可以容易并精確地獲得。在上述實施例中,色刺激值計算裝置3和圖像處理和顯示裝置5的詳細結(jié)構(gòu)沒有進行描述。但是因為對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說,在下面的文獻的基礎(chǔ)上,如何構(gòu)造出它們是眾所周知的,因此省略了它們的詳細描述。
“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(第二實施例)
圖4是示意性地示出當通過彩色CCD相機2對圖1所示的渦輪機葉片10的背面進行測量時,象素12到典型測點11的對應。在圖4中,(a)是示出坐標系的軸線被設置在渦輪機葉片10的表面上的狀態(tài)的圖形,并且(b)是示出象素被設置在(a)中的狀態(tài)的圖形。假設渦輪機葉片10的背面在象素100(X)×100(Y)處被測量,并且作為葉片背面上的一個典型測點11,例如,灰色部分11-1對應在象素位置(X,Y)=(80,10)處的區(qū)域。所述象素區(qū)域的顏色信息(例如,紅、綠、藍值)通過彩色CCD相機2和色刺激值計算裝置3被獲取并記錄。當所述區(qū)域延伸穿過多個象素時,獲得對應每個象素的紅、綠和藍值。或者,可以進行區(qū)域平均處理。通過同樣的方法,獲得在多個典型測點11處的顏色信息(紅、綠和藍值)。例如,橙、紅、和紅黑部分11-2、11-3、11-4分別對應在象素位置(X,Y)=(80,14)、(78,18)和(76,21)處的區(qū)域。數(shù)據(jù)庫4通過這樣一種方式被制出,也就是,將用這種方法獲得的典型測點11(11-1,11-2,11-3,11-4)的象素12的顏色信息,與通過標定測量裝置6獲得的在相關(guān)點11(11-1,11-2,11-3,11-4)處的表面粗糙度對應起來。
圖5示出了數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫通過這樣一種方式被制出,也就是,將用這種方式獲得的渦輪機葉片10的背面的多個典型測點11處的葉片表面的顏色信息(紅、綠、藍值),與通過標定測量裝置6獲得的在相關(guān)點11處的表面粗糙度的信息對應起來,并且將它們合適地排列。此處,在圖5中,紅、綠和藍值分別表示被轉(zhuǎn)換為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是在測量表面的所有表面粗糙度值中的最大值。在待測物體1的多個典型測點11處的顏色信息和在相關(guān)點處的表面粗糙度用這種方式獲得,并由此可以獲得由顏色-表面粗糙度標定曲線8a構(gòu)成的數(shù)據(jù)庫。在圖5所示的數(shù)據(jù)的情況下,其中顯示出紅值和表面粗糙度之間的關(guān)聯(lián)性特別強。已發(fā)現(xiàn),隨著紅值增加,表面粗糙度幾乎單調(diào)增加。在較小的表面粗糙度的范圍內(nèi),存在一個部分,在其處兩個表面粗糙度值對應一個紅值。然而在較大的表面粗糙度的范圍內(nèi),當紅值作為顏色信息已知時,可以識別出表面粗糙度。另外,當通過紅值估算時,在較小的表面粗糙度的范圍內(nèi),兩個表面粗糙度值對應一個紅值。然而,同樣在這種情況中,當這些數(shù)據(jù)被繪制在由三色刺激值的坐標系的軸線構(gòu)成的三維顏色空間(RGB空間)7中時,可以構(gòu)建接下來在第三實施例中描述的數(shù)據(jù)庫。并且利用這種數(shù)據(jù)庫,表面粗糙度可以被唯一識別,其詳細內(nèi)容將在下面進行描述。
另外,當待測物體1是渦輪機葉片時,通過利用高溫試驗設備來模擬汽輪機的實際運行工況來再現(xiàn)這樣一種狀態(tài),即渦輪機葉片根據(jù)氧化膜的產(chǎn)生改變它的表面顏色以及它的表面粗糙度根據(jù)它改變,或者分別測量的表面顏色以及表面粗糙度的信息被合適地排列,并且由此可以提前構(gòu)建如圖5所示的數(shù)據(jù)庫。
(第三實施例)圖6中所示的數(shù)據(jù)庫使用了作為三色刺激值的紅、綠和藍值,并且形成了由紅、綠和藍的色刺激值的坐標系的軸線構(gòu)成的作為三維空間7的RGB空間,并且依賴于待測物體1的表面粗糙度而改變的表面顏色的紅、綠和藍值被繪制在所述空間中。此處,標記O表示通過利用預先確定的粗糙度間隔(interval)進行插值而獲得的數(shù)據(jù)。在示出了上述第二實施例的圖5中,紅、綠、藍值和表面粗糙度之間的關(guān)系被合理地排列在二維空間中,然而在圖6中,完全相同的數(shù)據(jù)在三維空間中被合理地重新排列。在圖6中,點A表示表面粗糙度最小的位置,并且點D表示表面粗糙度最大的位置。此處,圖6中的點A和點D分別對應圖4中的測點11-1和11-4。
待測物體1的表面粗糙度在多個典型測點11處通過標定測量裝置6進行測量,其中所述多個典型測點11,從點A表示的表面粗糙度最小的區(qū)域到點D表示的表面粗糙度最大的區(qū)域,表面顏色有所不同。另外,利用彩色CCD相機2和色刺激值計算裝置3獲得測點11處的顏色信息。并且,當表面粗糙度被繪制在RGB空間中時,獲得作為標定線的顏色-表面粗糙度特征曲線,如圖6所示。當表面粗糙度被繪制在顏色空間中時,所述顏色空間由與此類似的三色刺激值(在這種情況下是紅、綠、藍值,但可以使用其他的三色刺激值H(色調(diào))、S(飽和度)、L(亮度)的坐標系的軸線構(gòu)成,RGB空間中的顏色和表面粗糙度之間的關(guān)系由一條標定曲線8表示,該標定曲線8沒有交叉(沒有繪制出相同的顏色),因為當表面粗糙度不同時,顏色信息也不同。
當顯示顏色信息和表面粗糙度之間的關(guān)系的數(shù)據(jù)庫在與此類似的顏色空間中被構(gòu)建時,即使在兩個表面粗糙度值對應一個紅值的多值函數(shù)的區(qū)域中,如圖5所示,通過得知待測物體1的表面的顏色信息(三色刺激值),待測物體1的表面粗糙度可以被唯一地識別。
(第四實施例)在根據(jù)如圖6所示的第三實施例的數(shù)據(jù)庫中,雖然由表面粗糙度和紅、綠、藍值表示的測點11之間的每個間隔很大。但是必要時,可以對該數(shù)據(jù)間隔進行插值,并且對于待測物體1的典型測點11之外的表面顏色,也可以識別其表面粗糙度,在典型測點11處,表面粗糙度被直接測量。圖7示出了數(shù)據(jù)庫,其中,圖6中示出的數(shù)據(jù)根據(jù)表面粗糙度的變化進行了插值。在圖7中,點A表示表面粗糙度最小的位置,并且點D表示表面粗糙度最大的位置。
另外,在實際的表面粗糙度測量中,即使待測物體1的表面顏色是類似的,但實際的表面粗糙度經(jīng)常會不同,于是所有的顏色信息并不總是在顏色-表面粗糙度標定曲線8上彼此重合,其中標定曲線8是利用典型測點11而獲得的。因此,對于測量過程中的這種變化誤差(variation error),采取下面的方法來克服它們。也就是,顏色-表面粗糙度標定曲線8是理想的沒有厚度的曲線。但是考慮到測量過程中的變化,使與表面粗糙度對應的可容許的紅、綠、藍值具有一種容限(tolerance)。
也就是,如圖7所示,設置沿著顏色-表面粗糙度標定曲線8延伸的管狀容限區(qū)域管(tolerance area pipe)9,并且所述容限區(qū)域管被采用作為數(shù)據(jù)庫。此處,在圖7中,僅示出了管狀容限區(qū)域管9的一部分。并且,當通過實際測量待測物體1的表面的顏色信息而獲得的紅、綠、藍值被包括在容限區(qū)域管9內(nèi)時,紅、綠、藍值被采用作為可靠的數(shù)據(jù)。并且獲得了顏色-表面粗糙度標定曲線8上的這樣一點,即該點離三維顏色空間7中的由紅、綠、藍值識別的點距離最近,并且與該點相對應的表面粗糙度被采用作為測得的表面粗糙度值。另外,當通過實際測量待測物體1的表面的彩色圖像信息而獲得的紅、綠、藍值沒有被包括在容限區(qū)域管9內(nèi)時,由于一些原因,紅、綠、藍值被判斷為不可靠的數(shù)據(jù),并且沒有被采用。這樣的信息處理在圖像處理和顯示裝置5中執(zhí)行。
在前述的第一到第四實施例中,闡述了汽輪機葉片的表面粗糙度的測量。然而,不必說,在本發(fā)明中,待測物體1不限于汽輪機葉片。另外,在處理彩色圖像信息中,可以使用紅、綠、藍值以外的色刺激值。另外,取決于數(shù)據(jù),不必說,可以采用僅紅值、僅綠值或著僅藍值的顏色-表面粗糙度標定曲線8,來代替三維顏色空間的展開。
(第五實施例)圖8是示出本發(fā)明的渦輪機劣化診斷方法的實施例的流程圖。經(jīng)過長期運行后在汽輪機葉片中,根據(jù)氧化膜在葉片表面的產(chǎn)生狀況,葉片的表面粗糙度被增加,并且然后葉片外圍的摩擦損失增加。結(jié)果,葉柵的壓力損失被增加,并且由此汽輪機的性能發(fā)生劣化。對于葉片表面粗糙度和葉柵性能之間的關(guān)系,例如,Boundary-LayerTheory,H.Schlichting,McGraw-Hill Book Company,pp.611,(1968)中描述的損失模型是已知的。在該損失模型的基礎(chǔ)上,由于葉片表面粗糙度的增加導致的渦輪機性能的劣化可以被估算。
也就是說,如圖8所示,在步驟SB1,渦輪機葉片的表面粗糙度通過第一到第四實施例中描述的表面粗糙度測量方法和裝置進行測量。在步驟SB2,獲得表面粗糙度信息。在另一方面,在步驟SB3,例如,在上述的損失模型的基礎(chǔ)上,渦輪機性能估算曲線13已預先獲得。在渦輪機性能估算曲線13中,顯示了根據(jù)葉片表面粗糙度和運行時間所估算的渦輪機性能的估算值。此處,從渦輪機性能估算曲線13發(fā)現(xiàn),在恒定的渦輪機葉片的表面粗糙度下,渦輪機性能的估算值隨著運行時間的增加而降低,并且在相同的運行時間下,渦輪機性能隨著渦輪機葉片的表面粗糙度的增加而降低。接著,在步驟SB4,利用葉片表面粗糙度信息和渦輪機性能的估算值,做出渦輪機劣化診斷。并且,在步驟SB5,為保持渦輪機的效率高于確保的性能,做出維修診斷,例如何時修理葉片或何時更換葉片。
此處,假設當渦輪機的性能被降低到值XX時,將對渦輪機進行修理。在渦輪機葉片的表面粗糙度很大的情況下(例子R1),在渦輪機性能估算曲線13-1的基礎(chǔ)上,當運行時間達到時間T1時,它將被修理。類似,在渦輪機葉片的表面粗糙度中等或較小的情況下(例子R2或例子R3),在渦輪機性能估算曲線13-2或13-3的基礎(chǔ)上,當運行時間達到時間T2或者時間T3時,它將被修理。
根據(jù)該實施例,可以使用在很寬的范圍內(nèi)被準確測量的渦輪機表面粗糙度的信息,于是渦輪機的性能劣化診斷可以更加精確的做出,并且可以進行及時和有效的維修。
明顯的是,根據(jù)上面的講述,本發(fā)明的大量的修改和變化是可能的。因此應當理解,在權(quán)利要求的范圍內(nèi),除了這里具體描述的,本發(fā)明可以以其他的方式實施。
權(quán)利要求
1.一種表面粗糙度測量方法,包括測量待測的第一物體的表面的多個典型測點的表面粗糙度和表面彩色圖像信息,并且準備標定信息,該標定信息指示出在用于所述表面彩色圖像信息的色刺激值和所述表面粗糙度之間的關(guān)系;和獲取待測的第二物體的表面的多個測點的表面彩色圖像信息,從所述測點的所述表面彩色圖像信息獲得色刺激值,利用所述標定信息將所述測點的所述色刺激值轉(zhuǎn)換為所述測點的表面粗糙度,以及將所述待測的第二物體的所述測點的所述表面粗糙度作為表面信息顯示出來。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于所述待測的第一物體與所述待測的第二物體相同。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于所述待測的第一物體的結(jié)構(gòu)和所述待測的第二物體的結(jié)構(gòu)相同;和所述指示出在用于所述表面彩色圖像信息的色刺激值和所述表面粗糙度之間的關(guān)系的標定信息是預先準備好的。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于所述待測的第一物體的所述典型測點的所述色刺激值和所述待測的第二物體的所述表面的所述測點的所述色刺激值至少是三色刺激值中的一個。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于所述待測的第一物體的所述典型測點的所述色刺激值和所述待測的第二物體的所述表面的所述測點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圖像信息的所述三色刺激值和所述表面粗糙度之間的關(guān)系的標定信息被示于三維空間中,所述三維空間由所述三色刺激值的坐標系的軸線構(gòu)成。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于所述標定信息通過顏色一表面粗糙度標定曲線被指示出,所述標定曲線通過利用根據(jù)所述表面粗糙度的變化的插值方法被準備出。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的表面粗糙度測量方法,其特征在于設置沿著所述顏色一表面粗糙度標定曲線延伸的管狀容限區(qū)域管。
8.一種表面粗糙度測量設備,包括彩色圖像獲取裝置,其被構(gòu)造用來獲取待測的第一物體和待測的第二物體的表面的測點的彩色圖像;色刺激值計算裝置,其被構(gòu)造用來根據(jù)所述彩色圖像,計算所述待測的第一物體和所述待測的第二物體的所述表面的所述測點的色刺激值;數(shù)據(jù)庫,其用于保存標定信息,該標定信息指示出在用于所述表面顏色的色刺激值和所述待測的第一物體的所述表面的多個典型測點的表面粗糙度之間的關(guān)系;和圖像處理顯示裝置,其被構(gòu)造用來在所述標定信息的基礎(chǔ)上,將所述待測的第二物體的所述表面的多個測點的所述色刺激值轉(zhuǎn)換為表面粗糙度,并且將所述待測的第二物體的所述測點的所述表面粗糙度作為表面信息顯示出來。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的表面粗糙度測量設備,其特征在于所述待測的第一物體與所述待測的第二物體相同,并且是渦輪機葉片。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的表面粗糙度測量設備,其特征在于所述待測的第一物體的所述典型測點的所述色刺激值和所述待測的第二物體的所述表面的所述測點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圖像信息的所述三色刺激值和所述表面粗糙度之間的關(guān)系的標定信息被示于三維空間中,該三維空間由所述三色刺激值的坐標系的軸線構(gòu)成。
11.一種渦輪機劣化診斷方法,包括準備估算信息,該估算信息根據(jù)渦輪機葉片的表面粗糙度,顯示出估算的渦輪機性能和運行時間之間的關(guān)系;根據(jù)如權(quán)利要求1所述的所述表面粗糙度測量方法測量所述待測的第二物體的表面粗糙度;所述第二物體是所述渦輪機葉片;在所述渦輪機葉片的所述表面粗糙度的基礎(chǔ)上利用所述估算信息估算所述渦輪機性能;和在所述估算的渦輪機性能的基礎(chǔ)上診斷渦輪機的劣化。
全文摘要
一種表面粗糙度測量方法包括,測量待測的第一物體的表面的多個典型測點的表面粗糙度和表面彩色圖像信息,并且準備標定信息,該標定信息指示出在用于表面彩色圖像信息的色刺激值和表面粗糙度之間的關(guān)系。所述表面粗糙度測量方法還包括獲取待測的第二物體的表面的多個測點的表面彩色圖像信息,從所述測點的表面彩色圖像信息獲得色刺激值,利用標定信息將測點的色刺激值轉(zhuǎn)換為測點的表面粗糙度,并且將待測的第二物體的測點的表面粗糙度作為表面信息顯示出來。
文檔編號F01D5/00GK1786660SQ20051012949
公開日2006年6月14日 申請日期2005年12月9日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月10日
發(fā)明者松田壽, 川上宏, 豬亦麻子, 大友文雄, 川岸裕之 申請人:株式會社東芝