Zpracování dat z profilometru

Data z profilometru jsou ukládána v počítači ve formátu SURF a následně předzpracována v programu TalyMap Expert 3.1.8. Prvním krokem při předzpracování je vyrovnání roviny měřené oblasti. Rovina disku zahrnující měřenou oblast totiž může být naklopena oproti rovině suportu, jinými slovy, hlavní přímky měřené oblasti svírají úhel se základní rovinou suportu. To může nastat například v důsledku nečistot mezi diskem a suportem, či nepřesností rozměru disku.

Na obrázku 8.5 je ukázka hloubkového profilu naměřené plochy o rozměru 1,5 mm × 5,09 mm pro režim 20 bar, oblast č. 4, po 60 sekundách. Barevné měřítko představuje hloubku profilu a na jeho základě lze jednoduše rozlišit místa pitů (důlků). Obrázek 8.6 ukazuje naklopení roviny měřené oblasti, která byla užita pro vyrovnání hloubkového profilu na obrázku 8.5. Hloubkový profil oblasti po vyrovnán je ukázán na obrázku 8.7.

Obrázek 8.5: Hloubkový profil oblasti č. 4 pro režim 20 bar po 60 sekundách pit

… atd.

110

Obrázek 8.6: Naklopení roviny měřené oblasti

Obrázek 8.7: Hloubkový profil oblasti po vyrovnání

Dalším krokem předzpracování je odečtení vzoru z naskenované oblasti. Oblast může být například zvlněná v důsledku opracování a pak menší vyskytující se jevy mohou být zvlněním zastíněny. Vzor se proto od základní plochy odečítá ve formě polynomu vyšších řádů. Protože byly vzorky kvalitně připraveny, tato úprava při použití polynomu devátého řádu vnesla minimální změnu měřené oblasti. Tuto skutečnost vidíme i při porovnání obrázku 8.7, kde ještě vzor nebyl odečten, s obrázkem 8.8, na kterém je skenovaná oblast již po odečtení vzoru. Ukázka profilu skenované oblasti, vedeného černými čarami na obrázku 8.8 je na obrázku 8.9.

Obrázek 8.8: Měřená oblast po odečtení vzoru

111

Obrázek 8.9: Ukázka profilu (vedeného černými čarami na obrázku 8.8)

Dále může být provedeno například filtrování drsnosti nebo převzorkování, což v našem případě není potřeba. Upravená oblast je uložena do textového souboru jako matice čísel, představující naměřenou hodnotu v ose z. Řádky matice odpovídají drahám hrotu profilometru, tedy představují směr v ose x a sloupce představují směr v ose y.

Matice hodnot skenu plochy byla zpracována v Matlabu. Pro vyhodnocení byl použit program získaný od Prof. Franca, který je sestavený z funkcí knihovny Matlabu. Program nejdříve načte data (funkce dlmread) z matice vygenerované programem TalyMap Expert ve formě obrázku o velikosti 5000 × 1500 pixelů, pak přiřadí jednotlivým pozicím odstín stupnice šedi (grayscale) v rozmezí mezi maximem a minimem hloubky oblasti (funkce mat2gray). Uživatel zadá požadovanou hloubku vyhodnocení, která je mezní hodnotou pro další krok, při kterém se obraz převede do binární formy (funkce im2bw). Oblasti pod touto mezní hodnotou jsou černé, nad mezní hodnotou pak bílé, jak vidíme na obrázku 8.10.

Obrázek 8.10: Binární obrázek zpracovávané oblasti

Následuje část programu provádějící detekci pitů. Pro tento účel je použit strukturující element - disk o poloměru dvou pixelů (funkce strel). Strukturující elementy jsou umístěny na jednotlivých pozicích černých oblastí a poté jsou tyto skupiny morfologicky uzavřeny (funkce imclose). Dalším krokem je určení hranic uzavřených oblastí (funkce bwboundaries). Zpracování dále pokračuje určením charakteristik pitů. Zjišťuje se plocha pitu v hloubce vyhodnocení, maximální hloubka pitu a objem pitu na základě znalosti skutečného rozměru oblasti odpovídající pixelu (1µm × 1µm). Ze zjištěné plochy pitu, která může být i nepravidelného tvaru, jak je vidět na předchozím obrázku, se dopočítá ekvivalentní průměr kruhového pitu. Posledním krokem je

x [pixel]

y [pixel]

pit pit

112

korekce hloubky vyhodnocení. Hodnota korekce se vypočítá jako podíl, kde čitatel představuje celkový objem všech pitů a jmenovatel celkovou plochu měřené oblasti bez celkové plochy všech pitů. Korigovaná maximální hloubka jednotlivých pitů je pak o tuto korekci větší. Korigovaný objem jednotlivých pitů je dopočítán z dříve zjištěných objemů pitů, ke kterým je připočten objem rovný součinu plochy korigovaného pitu a korekce. Tyto charakteristiky pitů závisí na počáteční volbě hloubky, ve které jsou pity vyhledávány. Na obrázku 8.11 je ukázka výsledku zpracování pitting testů v Matlabu pro tři hloubky vyhodnocení 0,3 µm; 0,5 µm a 1 µm. Na obrázku s hloubkou vyhodnocení 0,3 µm je pitů sice nejvíce, ale může dojít k jejich spojení. Ukázka problematických pitů je v černém kroužku. Menší pity jsou při hloubce vyhodnocení 0,3 µm spojeny a vyhodnoceny jako jeden velký pit. Naopak na obrázku s hloubkou vyhodnocení 1 µm je pitů vyhledáno velmi málo a ze sledovaných pitů byl jeden ztracen. Volená hloubka vyhodnocení 0,5 µm je proto jakýmsi kompromisem. Sledované pity v tomto případě nejsou spojeny a zároveň zůstávají vyhodnoceny.

Obrázek 8.11: Vliv hloubky vyhodnocení při zpracování pitting testů

Kavitační pity se v erodované oblasti vyskytují v širokém spektru tvarů a velikostí. Často jejich tvar není kruhový, což nastává v důsledku směrově různé plastické deformace v okolí pitu, plynoucí z krystalografické orientace. Pro praktické použití výsledku ze zpracování pitting testu v Matlabu je třeba určitého zjednodušení. Předpokládáme, že geometrie pitu odpovídá tvaru kulové úseče charakterizované průměrem D a výškou (hloubkou pitu) h, jak je naznačeno na obrázku 8.12. Oblast plastické deformace v okolí pitu je na obrázku rovněž vyznačena.

V reálných případech může být materiál v blízkém okolí hrany pitu vytažen (tzv. piling-up efekt) 0,3 µm

0,5 µm

1 µm

113

nad základní rovinu, k čemuž dochází u kovů, či naopak vtažen dovnitř (tzv. sinking-in efekt), k čemuž dochází například u keramiky a skla. Zmíněné jevy v našem případě zanedbáme.

Podrobnější informace o chování materiálu při zatížení indentory podává práce Tabora (1951), zabývající se experimentálním výzkumem tvrdosti materiálů.

Obrázek 8.12: Geometrie pitu

Charakteristické rozměry a objem pitů všech pozic pro režim 25 bar jsou v grafech na obrázku 8.13. a 8.14. V grafu na obrázku 8.13 je zobrazeno 816 pitů různých průměrů a jim odpovídajících hloubek. Platí, že s rostoucím průměrem pitu roste i jeho hloubka. Spektrem je proložena lineární funkce, jejíž posun je dán hloubkou vyhodnocení 0,5 µm a jejíž konstanta úměrnosti je 0,028. Pro ostatní režimy je trend obdobný. V grafu na obrázku 8.14 je zobrazena závislost objemu týchž 816 pitů na jejich průměru. Závislost objemu na průměru pitu je mocninná s hodnotou exponentu 2,1. Pro ostatní režimy je tato závislost obdobná.

Obrázek 8.13: Hloubka pitů v závislosti na jejich průměru pro režim 25 bar

114

Obrázek 8.14: Objem pitů v závislosti na jejich průměru pro režim 25 bar