加工过程中产生的毛刺会以多种负面方式影响工件的质量。冲压、钻孔、车削、铣削、冲孔和磨削等常见加工工艺都可能产生毛刺。

毛刺可通过多种方式减少，例如去毛刺、改变刀具几何形状和加工路径、不同的冷却剂、倒角工艺和加工速度。但即使使用机械去毛刺方法，微小的毛刺仍然会留在孔周围，这当然会导致零件装配问题和使用时的产品故障。

本篇将描述了如何测量这些毛刺，从而为这个难题提供完整的故事。

该研究由Mitis进行，它们是轴向切割工艺方面的专家，通过不断的技术创新，密切支持行业的领先部门。

BrukerAliconaInfiniteFocusG5plus系统。是一个光学3D计量系统，能够使用单个测量系统测量3D轮廓、2D尺寸和表面光洁度。与基于触觉轮廓的测量不同，它可以自动测量2D数据和3D形貌数据，且不会因触针探测而损坏表面。

为了评估经过生产验证的刀具寿命，有必要测量在给定时间间隔内产生的毛刺。为了进行这项测试，在铜合金测试板上打了一系列钻孔，这些钻孔用于精确测量毛刺，以量化每种切削工具和切削过程的有效性。我们需要测量在给定时间间隔内产生的毛刺，来评估经过生产验证的刀具寿命。首先要在铝合金测试板上打一些用于精确测量毛刺的钻孔，从而达到量化每种切削工具和切削过程的有效性。在使用BrukerAliconaAutomationManager模块中的自动缺陷检测模块可以实现自动毛刺检测。使用时样品可以简单地放置在电动XY平台上（如下所示），如果需要重复或自动测量，也可以将其放置在定制的支架中。

通过扫描画面显示为真彩色数据集或与高度相关的伪彩色，如下所示。

这些收集到的3D数据将在AutomationManager的缺陷检测功能中使用。使用先前划定的参数进行扫描，并显示此范围内的缺陷并编号。这些缺陷将在这种情况下被标识为1-7。当添加伪彩色功能时，可以显示出缺陷的最大范围。其中，用于检测表面周围毛刺所使用的算法是人工智能的。这种算法的使用可以自动进行，从而使操作员独立分析3D数据，从而节省时间。

1-7用缺陷检测模块识别的毛刺

显示最大缺陷范围的伪彩色数据

如下图所示自动生成数据表。

使用内置分析软件，可以对每个缺陷进行详细分析，具体结果如下所示。

微小毛刺的测量极具挑战性，尤其是当这些缺陷低至4微米时，肉眼很难看到。而这种难以识别的缺陷会导致组件/工具的性能显着下降。在手术器械、微电子设备、高奢手表等物件中，此类毛刺可能就是决定物件是否达到使用标准的难关。该报告清楚地表明，FocusVariation可以自动检测和测量这些缺陷。因为其高的精度和细致的检测范围，它适用于豪华手表中的组件检测。不止如此，该技术可用于任何需要去除或检测细微毛刺的领域。感谢Mitis公司允许使用这些数据。

马路科技（RATC）成立于年，是以三维测量、三维扫描、逆向工程以及三维打印等先进技术为导向的科技公司客户主要来自汽车、航空航天以及消费品等产业，马路科技在大中华地区共有八个服务点，有超过名专家提供在地专业技术支持及服务。