概述
粗糙度评估参数在以下情况下您会做什么？
或者
在某些情况下，使用常见的3D粗糙度评估参数（如Sa、Sq和Sz）时，找不到不同样品之间的差异。出现这种情况时，关注其他参数可能会有所帮助。 在此，我们将详细介绍各种评估参数，并举例说明了每个参数的用途。 |
| 评估不均匀性（Sq、Sa、Sz、Sp、Sv） | 评估高度分布（Ssk、Sku、直方图） |
| 评估光洁度（Sal、Sdq、Sdr） | 评估方向（Std、Str、定向绘图） |
| 评估周期性（PSD） | 评估主要特征成分（PSD） |
| 评估峰的数量和峰尖端结构（Spd、Spc） | 评估磨损前后的变化（Sk、Spk、Svk） |
评估不均匀性（Sq、Sa、Sz、Sp、Sv）不均匀性可以使用高度参数进行评估：Sq、Sa、Sz、Sp和Sv。直方图内的高度参数存在如下关系。 Sq（根均方高度）相当于高度分布的标准差，是一个易于处理的统计参数。Sa（算术平均高度）是从平均平面起算的平均高度差。当高度分布为正态时，参数Sq和Sa之间的关系变为Sa≒0.8*Sq。由于参数Sz、Sq和Sv 使用最大和最小高度值，评估结果的稳定性可能会受到测量噪声的不良影响。 高度参数是一个完全由高度分布信息决定的参数。因此，这些参数不会反映水平特征的情况。
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评估高度分布（Ssk、Sku、直方图）高度分布通常以直方图的形式进行评估。Ssk是一个参数，用于评估直方图中图形表现（分布）的不对称程度。 Ssk = 0表示高度差异分布均匀；参数为负值时，表示偏向较高的一侧；参数为正值时，表示偏向较低的一侧。 对于因滑动磨损而被削去较高特征的样品，Ssk值往往倾向于为负值。因此，该参数有时被用作滑动磨损程度的评估指标。
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评价光洁度（Sal、Sdq、Sdr）Sal参数为相似结构密度提供以长度为单位的数字指标。数值越小，特征越光洁。 代表特征光洁度的间接指标包括局部梯度和表面积。Sdq是表面上存在的局部梯度的平均值，而Sdr是代表表面面积生长率的参数。如果Sa和Sq等高度参数水平相当，则随着参数Sdq（梯度）和Sdr（表面面积）的增大，光洁度会变得更细。
应用说明：使用激光扫描3D显微镜以高精度评估车速表盖的防眩光性能 |
评估方向（Std、Str、方向绘图）方向绘图以角度图的形式显示表面特征的方向属性。绘制的峰形随着方向变得明朗而变得更加尖锐。方向强度经过归一化处理，因此最强的峰与最外层的圆接触。在方向绘图中，Std参数代表从最大峰值开始依次排列的峰值角度。 Str参数是代表方向强度的数值。Str＜0.3表示（方向性）各向异性表面，而Str＞0.5表示各向同性表面。
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评估周期性（PSD）功率谱密度（PSD）代表在相应空间频率下，表面不均匀性的程度。在具有周期性的样本中，PSD图表中会出现峰值（箭头）。通过确定峰值的横轴，可以获得周期性的频率（周期倒数）。 如果不存在周期性，则图表会显示总体向右侧下降的趋势。
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评估主要特征成分（PSD）功率谱密度（PSD）代表在相应空间频率下表面不均匀性的程度，“渐变”、“细微”和类似特征的情况都反映在PSD图表中。 在渐变表面特征中，低频端的值（图表左侧）往往较大。在细微表面特征中，高频端的值（图表右侧）往往较大。
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