油漆桔皮的定量测定

油漆桔皮的定量测定

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时间:2019-07-05

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1、油漆桔皮的定量测定、评价与防治【摘要】介结了油漆桔皮的定量测定的原理、方法和仪器,对测定结果的评价方法,以及如何减少桔皮【关键词】油漆桔皮、长波、短波、防治方法目前世界上的轿车越来越鲜艳夺目,光彩照人。各大汽车厂为了给客户留下良好的第一印象,无不刻意追求涂装的质量。过去人们评价油漆的表观质量,主要是靠目测的方法进行主观评价。后来人们用鲜映性D0I来进行评价,并发明了相应的鲜映仪PGD。但由于鲜映仪采用肉眼来区分O-13个等级,仍带有许多主观因素,因此测量仍是半定量的。鲜映性反吸的是光泽、桔皮和雾影的综合效果,很难区分其中哪一项是主要因

2、素。最近欧洲一些大的汽车厂家己采用分别定量测定膜厚、光泽、雾影和桔皮长短波的数据来评价油漆的涂装质量。由于排除了任何人为的主观因素,.数据科学可靠,能在不同的时间场合进行比较,并能通过对数据的分析处理,找出存在问题的原因,然后加以克服。在汽车工业中,油漆表面的波纹称为桔皮。桔皮是油漆最常见的毛病之一,也是难以克服的毛病之一。由于影响因素众多,控制难度高,因此不易得到光洁平滑的表面,对桔皮的评价,过去也一直采用目测的方法,不同的人由于不同的时间、不同的地点会得出不同的结果。后来人们用粗糙度仪来进行评定,利用不同程度的物理桔皮作为标准来支

3、持视觉评估。但这种测定只能在实验室内进行,且所测得的只是表面的机械轮廓,非光学轮廓。我们所见的桔皮是表面波纹的光学轮廓。目前我们采用国际最新的激光桔皮仪WAVESCAN4806来评价桔皮。激光桔皮仪是利用激光聚焦在表面,模拟人的视觉,定量测定表面波纹的光学轮廓,获得一组组准确的数据,可以直观地了解被测区域的桔皮情况,也可通过数据处理获得更多的信息。本文将就激光桔皮仪的测量原理、方法、参考评价标准及桔皮的防治方法等作一个较全面的论述。一、桔皮测量的原理人类眼睛可看到0.1-10mm之间的结构尺寸,因此我们没有足够的分辨率去测量1-2μm

4、之间结构的真正深度。我们的脑袋把我们所见的阴影当作为三维的山丘和山谷,结构内的反差给我们结构深度的感觉和间接地评定波浪度。当光线聚焦在波纹表面时,我们可以看见高光亮区和非光亮区的反差,从而形成了视觉对桔皮的评估(图1)图1视觉评估桔皮当我们要评估一个表面外观时,我们既会在近距离观看,又会较远的距离观看。为了模拟人眼的分辨率,;我们将波形分为长波和短波。在50cm的距离,人眼可看到35条0.lmm阔的线条;在2.5m的距离,人眼可看到35条0.6mm阔的线条(图2)。为了要模仿这种情况,桔皮仪采用在1Ocm的距离内读取1250个数。每个

5、读数之间的距离为0.08mm。此数比人眼的分辨率0.lmm要小,因此比人眼观察更精确。桔皮仪应用数学滤波的方式将结构尺寸>0.6mm的测量数据归纳为长波,代表了表面较长波幅的变化;将结构尺寸,<0.6mm的数据归纳为短波,代表较短波幅的变化。短波常常会叠加在长波上。仪器采用数理统计的方法,可以将它们分别正确地统计出来。图2人眼的解像度桔皮仪是用光线聚焦在表面来模拟视觉评估桔皮的。仪器使用60°的激光作为点光源照射被测表面。当仪器在被测表面移动1Ocm时,发射1250次激光照亮表面,在光源对面同样角度上通过狭缝滤波的方法测量反射光。由于

6、表面存在波纹,当光线照在波峰和波谷时,反射光最强,仪器检出最大信号;光线打在斜坡上时,由于反射角的变化,反射光偏离60°角,仪钱检出信号最小。因必测得的信号频率正好是被测表面机械轮廓频率的二倍,(图3)即和人眼观察到的光学轮廓相一致。因此,桔皮仪定量测得的数据,准确地反映了表面波纹的光学轮廓,―即桔皮。图3桔皮仪原理二、桔皮测量的方法桔皮仪测量桔皮的方法非常简单,按住桔皮仪的操作键,此时指示灯亮。在被测表面上朝一个方向在2-3秒内缓慢移动1OCm后,仪器会发出一声轻响,同时指示灯熄灭,此时即可从仪器显示屏读取一组长波和短波的数据。对一

7、辆汽车而言,我们可以选择多个点进行测试,以了解平面、垂直面及易喷的和难喷的不同部位的情况。一般易喷的点如l、3、5、6,每点测量3次,其余为难喷的点,每点侧量4次(图4)图4汽车测量点的选择桔皮仪可与电脑相联接,设定程序,如不同的生产线、车型、颜色、测量日期等。在测量时,桔皮仪本身每次可储存599个数据,大约可一次记录40辆车身的测量结果。与桔皮仪配套的计算机软件数据库可存3万辆车身的测量数据,在测量结束后,可按不同的要求对数据进行统计、分析,可以为我们了解和比较不同的生产线,不同的油漆,不同底材的桔皮情况提供公正客观的材料。三、桔皮

8、的评价标准国际上制定一项统一的标准差不多要6年时间。目前桔皮的定量测定刚开展不久,并无统一的标准。各大汽车厂商根据自身的情况制定企业标准来考核油漆桔皮。本文试介绍一种评价方法供同行参考。本文将车身分为14个区,其中前盖、

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