Измерение концентрации загрязнения металлической стружки остатками смазочно-охлаждающей жидкости методом регулируемого контраста изображения

Дмитриев С.В., Куксов М.П., Самуков А.Д., Черкасова М.В.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Самуков А.Д., Черкасова М.В., Куксов М.П., Дмитриев С.В. Измерение концентрации загрязнения металлической стружки остатками смазочно-охлаждающей жидкости методом регулируемого контраста изображения // Оптический журнал. 2021. Т. 88. № 11. С. 90–96. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2021-88-11-90-96

Samukov A.D., Cherkasova M.V., Kuksov M.P., Dmitriev S.V. Measurement of contamination concentration using an adjustable image contrast method [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2021. V. 88. № 11. P. 90–96. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2021-88-11-90-96

Ссылка на англоязычную версию:

A. D. Samukov, M. V. Cherkasova, M. P. Kuksov, and S. V. Dmitriev, "Measurement of contamination concentration using an adjustable image contrast method," Journal of Optical Technology. 88(11), 678-682 (2021). https://doi.org/10.1364/JOT.88.000678

Аннотация:

Представлены результаты исследований, направленных на разработку метода регулируемого контраста изображения. Метод разрабатывался для решения прикладной задачи измерения концентрации загрязнения смазочно-охлаждающей жидкостью утилизируемых отходов металлообработки с целью повышения точности методов визуального контроля. Существующий в настоящее время метод контроля основан на визуальной оценке степени загрязнения листа бумаги после его контакта с навеской загрязненного материала. Предлагаемый метод предполагает использование стандартного сканера изображений для оцифровки визуальной информации в виде масляных отпечатков на бумаге с последующей ее обработкой путем регулировки контраста изображения, что позволяет получить количественную информацию об исследуемом объекте. В процессе исследований определены основные параметры сканирования масляных отпечатков и последующей обработки полученных изображений. Составлены формулы для вычисления значений снижения содержания смазочно-охлаждающей жидкости в отмытых пробах по отношению к исходной. Сформулированы основные положения предлагаемого метода. Основным его достоинством являются простота и отсутствие необходимости приобретения специальной и дорогостоящей контрольно-измерительной аппаратуры.

Ключевые слова:

количественные методы контроля качества, планшетный сканер, цифровая обработка изображений, метод регулируемого контраста изображения

Благодарность:

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 20-79-10125).

Коды OCIS: 000.2170, 070.4560, 120.5800, 100.0100, 100.2000, 100.2960

Список источников:

1. Худобин Л.В., Бабичев А.П., Булыжев Е.М. Смазочно-охлаждающие технологические средства и их применение при обработке резанием: справочник. М.: Машиностроение, 2006. 544 с.
2. Brinksmeier E., Meyer D., Huesmann-Cordes A.G., Herrmann C. Metalworking fluids – mechanisms and performance // CIRP Annals. 2015. V. 64. № 2. P. 605–628. https://doi.org/ 10.1016/j.cirp.2015.05.003
3. Батраков А.С., Никитина А.В., Хмарина Н.В. Влияние смазочно-охлаждающей жидкости (СОЖ) на стойкость токарного инструмента при обработке коррозионностойких сталей // В сб. Инновационные технологии-2018. Сб. статей Междунар. научно-практ. конф. 2018. С. 58–61.
4. Кирейнов А.В., Есов В.Б. Современные тенденции применения смазочно-охлаждающих технологических средств при лезвийной обработке труднообрабатываемых материалов // Инженерный журнал: наука и инновации. 2017. С. 5.
5. Гарост А.И. Использование замасленной чугунной стружки для замены дорогостоящего дефицитного лома // Литье и металлургия. 2012. № 2. С. 17–26.
6. Meng L., Yiwei Z., Zhe W., Kuiyuan C., Zhancheng G. Low-temperature melting and centrifugation of lead and tin from metal-rich particles of crushed waste printed circuit boards // Chemical Engineering and Processing – Process Intensification. 2018. V. 130. P. 192–200. doi.org/10.1016/j.cep.2018.06.015
7. Okada T., Tomikawa H. Efficiencies of metal separation and recovery in ash-melting of municipal solid waste under non-oxidative atmospheres with different reducing abilities // J. Environmental Management. 2016. V. 166. P. 147–155. doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.10.010
8. Эймирэн Мосен К. Способ для обезмасливания магнитоактивных твердых отходов // Патент России № 2569133. 2010.
9. Дьяконов О.М. Обезвоживание и обезмасливание металлической стружки // Литьё и металлургия. 2011. № 3S(62). C. 186–191.
10. Junge F., Eberhard A., Vogel F. Qualification of aqueous part cleaning machines for the use of waste heat in industrial production company // Proc. CIRP. 2017. V. 61. P. 570–575. 10.1016/j.procir.2016.11.201.
11. Uhlmann E., Bilz M., Motschman S., Mankiewicz J. Market and trend analyses in industrial parts cleaning // Knowledge of How the Market Ticks. 2013. № 53. P. 6–7.
12. Гончаров В.С., Татаринова А.Д. Разработка технологии очистки металлической стружки от масляных загрязнений в ремонтных производствах // Globus. 2020. № 4(50). С. 54–57.
13. Пантелеенко Ф.И. Восстановление деталей машин. М.: Машиностроение, 2003. 672 с.
14. Кирсанов С.В., Степанов С.А., Кривцова Н.И. Контроль окисляемости масляных СОЖ методом оптической спектроскопии. Справочник // Инженерный журнал с приложением. 2016. № 12(237). С. 7–10.
15. Bernardin M., Masle A., Bessueille-Barbier F., Lienemann C., Heinisch S. Comprehensive two-dimensional liquid chromatography with inductively coupled plasma mass spectrometry detection for the characterization of sulfur, vanadium and nickel compounds in petroleum products // J. Chromatography A. 2020. V. 1611. doi.org/10.1016/j.chroma.2019.460605
16. Гончаров В.С., Татаринова А.Д. Разработка технологии очистки металлической стружки от масляных загрязнений в ремонтных производствах // Globus. 2020. № 4(50). С. 54–57.
17. Рудаков О.Б., Черноусова О.В., Черепахина Р.Г., Рудаков Я.О. Цветометрическое определение минеральных примесей в цементах с использованием мобильных устройств // Аналитика и контроль. 2020. Т. 24. № 2. С. 114–123.
18. Апяри В.В., Горбунова М.В., Исаченко А.И., Дмитриенко С.Г., Золотов Ю.А. Использование бытовых цветорегистрирующих устройств в количественном химическом анализе // ЖАХ. 2017. Т. 72. № 11. С. 963–977.
19. Шульц Э.В., Моногарова О.В., Осколок К.В. Цифровая цветометрия: аналитические возможности и перспективы использования // Вестник Московского университета. Серия 2. Химия. 2019. № 2.
20. Guillén E., Ferrer-Roselló M., Agrisuelas J., Vicente F. Digital video-electrochemistry (DVEC) to assess electrochromic materials in the frequency domain // RGB Colorimetry Impedance Spectroscopy, Electrochimica Acta. 2021. V. 366. doi.org/10.1016/j.electacta.2020.137340
21. Holkem A.P., Voss M., Schlesner S.K., Helfer G.A., Costa A., Juliano S. A green and high throughput method for salt determination in crude oil using digital image-based colorimetry in a portable device // Fuel. 2021. V. 289. doi.org/10.1016/j.fuel.2020.119941