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거칠기 평가 매개변수다음과 같은 경우 어떻게 해야 할까요?
또는
Sa, Sq 및 Sz와 같은 일반적인 3D 거칠기 평가 매개변수를 사용할 경우 샘플 간 차이를 확인할 수 없는 경우가 있습니다. 이럴 경우 다른 매개변수에 집중하면 도움이 될 수 있습니다. 여기에서는 다양한 평가 매개변수를 자세히 설명하고 각 매개변수의 목표를 보여주는 예를 제시합니다. |
요철(unevenness) 평가(Sq, Sa, Sz, Sp, Sv)요철은 높이 매개변수를 사용하여 평가할 수 있습니다(Sq, Sa, Sz, Sp 및 Sv). 히스토그램 내에서 높이 매개변수는 아래 표시된 대로 관계를 갖고 있습니다. Sq(squared mean height, 제곱 평균 높이)는 높이 분포의 표준 편차와 같으며 다루기 쉬운 통계 매개변수입니다. Sa(arithmetic mean height, 산술 평균 높이)는 평균면으로부터 높이의 평균 차이입니다. 높이 분포가 정규인 경우, 매개변수 Sq 및 Sa 간의 관계는 Sa≒0.8*S가 됩니다. 매개변수 Sz, Sq 및 Sv는 최대 및 최소 높이 값을 사용하므로 결과의 안정성은 측정 노이즈에 의해 악영향을 받을 수 있습니다. 높이 매개변수는 높이 정보의 분포에 의해서만 결정되는 매개변수입니다. 따라서, 수평적 윤곽의 특성은 이 매개변수에 반영되지 않습니다.
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높이 분포 평가(Ssk, Sku, 히스토그램)높이 분포는 일반적으로 히스토그램 차트의 형태로 평가됩니다. Ssk는 히스토그램 차트의 그래픽 표현(분포)에서 비대칭성의 정도를 평가하는 데 사용되는 매개변수입니다. Ssk = 0은 높이의 차이가 균질하게 분포되어 있음을 의미하며, 이 매개변수 값이 음수이면 높은 쪽으로 편향되어 있고 양수이면 낮은 쪽으로 편향되어 있음을 의미합니다. 이동 마모로 인해 깎인 높은 쪽이 있는 샘플에서는 Ssk 값이 음수인 경향이 있습니다. 이 때문에 이 매개변수는 이동 마모의 정도를 평가하는 인덱스로 사용되기도 합니다.
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미세함(fineness) 평가(Sal, Sdq, Sdr)Sal 매개변수는 길이 단위 내 유사한 구조물의 밀도에 대한 수치 인덱스를 제공합니다. 값이 적어질수록 윤곽은 더 미세해집니다. 윤곽의 미세함을 나타내는 간접 인덱스에는 국부 기울기 및 표면 영역이 포함됩니다. Sdq는 표면에 존재하는 국부 기울기의 평균 값이며, Sdr은 표면 영역의 성장률을 나타내는 매개변수입니다. Sa 및 Sq와 같은 높이 매개변수가 유사한 수준에 있는 경우 매개변수 Sdq(기울기) 및 Sdr(표면 영역)이 커질수록 미세함의 정도는 더 심해집니다.
애플리케이션 노트: 레이저 스캐닝 3D 현미경을 사용한 고정밀 속도계 덮개의 눈부심 방지 특성 평가 |
방향(orientation) 평가(Std, Str, 방향 플로팅)방향 플롯은 표면 윤곽의 방향 속성을 각도 차트로 표현합니다. 방향이 두드러질수록 플로팅된 피크는 더 날카로워집니다. 방향의 강도는 정규화되므로 가장 강력한 피크는 가장 바깥에 있는 원과 접촉합니다. 방향 플롯 내에서 Std 매개변수는 가장 큰 피크부터 순차적으로 피크의 각도를 표시합니다. Str 매개변수는 방향의 강도를 수치로 표현한 것입니다. Str＜0.3은 (방향) 비등방성 표면을 의미하며, Str＞0.5는 등방성 표면을 나타냅니다.
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주기성(periodicity) 평가(PSD)파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Density, PSD)는 각각의 공간 빈도에 대한 표면 요철의 규모를 나타냅니다. 주기성이 있는 샘플의 경우, 피크(화살표)는 PSD 차트에 존재합니다. 주기성의 빈도(주기의 역수)는 피크의 수평 축을 결정하여 얻을 수 있습니다. 이 차트는 주기성이 없는 경우 오른쪽으로의 전반적인 감소를 보여줍니다.
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지배적 윤곽 구성(dominant feature component) 요소 평가(PSD)파워 스펙트럼 밀도(Power Spectral Densitym, PSD)는 각각의 공간 빈도에 대한 표면 요철의 규모를 나타냅니다. “점진적,” “미세한” 및 이와 유사한 윤곽 특성은 PSD 차트에 반영됩니다. 점진적인 표면 윤곽의 경우 저빈도 쪽(차트의 왼쪽)에 있는 값이 더 큰 경향이 있습니다. 미세한 표면 윤곽의 경우 고빈도 쪽(차트의 오른쪽)에 있는 값이 더 큰 경향이 있습니다.
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피크의 수량 및 팁 구성 평가(Spd, Spc)표면에 있는 피크는 물체의 밀착, 마찰, 마모 및 이와 유사한 현상과 관련이 있습니다. 윤곽 이미지는 표면의 범주화된 지형 특성(피크, 골짜기, 능선 및 고랑)을 표시합니다. Spd 매개변수는 윤곽 이미지 내에서 피크(분홍색으로 표시)로 분류된 표면 윤곽의 밀도(단위 면적당 윤곽의 수)를 나타냅니다. Spc 매개변수는 윤곽 이미지 내에서 피크로 분류된 표면 윤곽에 대한 피크의 곡률 반경을 나타냅니다. Spc 값이 더 커질수록 피크의 곡률은 작아지고(더 날카로워지고) 값이 작아질수록 곡률은 증가합니다(뭉툭해집니다).
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