描写手粗糙的文字

导读：　描写手粗糙的文字篇一《写一手漂亮的字》 ...

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描写手粗糙的文字篇一
《写一手漂亮的字》

如何指导小学生把字写漂亮

如今的学生在汉字书写方面是很重视速度的，书写汉字速度大都能符合要求，但是，我发现学生的书写质量却跟不上了，我通过对学生作业以及课堂上老师的写字指导进行的观察分析，得出以下原因：低年级老师在书写指导的时候过于粗糙，对于一个字的关键处、细微处没有指导到位；学生在写字的时候多数重在速度快慢、对错与否，没有注意汉字的间架结构、笔画之间的关系，即没有注意字的细微之处要写好。于是，有部分学生的书写就不规范，有部分学生就只能把字写出来、写正确，而无法做到写工整甚至写美观了。所以，要改变学生书写不够规范的现状，老师就得改变写字教学粗糙指导的模式，从细微之处入手，认真指导，才真正能提高学生写字的实效。

一、写好笔画、抓住要点。

每个汉字都是由不同的笔画组成的，要把字写得工整甚至美观，笔画要先写规范、写美。现在有很多学生的笔画是没有写规范的，例如，横折和横折勾，有学生就是写成一个半圆，没有折出角、勾出尖；再比如，我们常常强调的撇要出尖、捺要出角、尾部要尖，可是学生一写就变成长长的左点和右点了，有的写平撇就变成短横，卧捺就变成长横了，这些都是笔画书写的不规范。

要指导学生把笔画写准确、工整甚至美观，老师要范写，并且边写边讲要点。如点的写法：从轻到重运笔，往右下写，要有点弯的弧度，不要直直的，这样的点显得硬邦邦的，不好看。再比写捺，起笔像写点一样要有弧度，再往右下按笔，到一定的长度停一下，但是笔不能提起来，接着往偏右的方向拐一下运笔，同时笔慢慢提起来，这样就能写出捺的角和尖、而不会写成长长的右点了。

二、分析结构，抓好起笔。

要写好字，结构的分析很重要。在结构分析上不要只停留在“左右结构，左窄右宽；上下结构，上小下大”这种表米那上，要分析深入、细致。例如“满”“呼”“到”“耐”都是左右结构的字，但是它们的左右部分比例大小、位置高低都是不一样的。“满”和“呼”一样是左窄右宽，但是“满”左右部分的位置高低、部件长短基本一样，“呼”的左边“口字旁”就显得短小、右边“乎”要宽长一些了；再看“到”和“耐”，一样是左宽右窄，但是“到”左右部分的位置高低、部件长短基本一样，“耐”左边就要写短写宽、右边要写长写窄。而这些字如果把它们左右部分都写一样大小、高低一样就不规范了。

分析好结构，还要注意字的起笔。一个字的起笔很重要，起高了，在个字在整个格子中间或者整行字中就会偏高，这就会导致书写不工整了。所以，老师在指导生字，要注意引导学生认真观察，看清楚字的起笔位置。例如：“满”字，是左右结构，起笔是点，这点要写在左边偏上部分，不能写低，一低，等下右边的草字头就会写高了，于是学生就不自觉地把草字头盖住左边的三点水，这个字就变成上下结构而写出错别字了，即使没有把草字头盖住左边的三点水，这个字写出来也是不规范的。再比如写“呼”字，起笔口字旁的竖就要写低一点，如果写高了，右边“乎”字的横一写长就又成为错别字了，即使不是错别字，整个字也会显得头重脚轻了。

三、对照笔画，抓住关键。

有些笔画看起来很相像，但是认真观察是不像的，要把它们摆在一起互相对照，区分开来，字才能写规范、写美观。例如“回”和“国”这两个字，都有外框（回字框和方框儿），看起来都是先写竖，再写横折勾，但是，“回”的竖要往右边倾斜，而且要短一点，横折勾的横要长点，折要往左边倾斜，而且倾斜的角度要和第一笔竖的倾斜角度要一致，这样“回”字才能写得端正、美观。而“国”字，竖一定要站直，

而且写长，横折勾的横要稍微短一点，折要长，而且也要站直，这样的“国”字才会写得端正、美观。

再比如，同样是撇，就有三种情况：平撇、斜撇、竖撇，这三种撇的写法都不一样。“舌”字里的撇就是平撇，写时笔锋要向正左边拉，如果写成斜撇就会和第二笔横连在一起，形成不规范的“4”字形；“才”字里的撇斜撇，写时笔锋要向左下边拉要有一点向下弯的弧度，要写长一点，如果写得和平撇一样短，字就缩起来了，不好看；“广”字里的撇就是竖撇，写时要先写竖，写一半后再往左下边撇出尖，这样字才会端正，如果写成斜撇整个字就歪了，会显出要向右下倾倒的样子。这三种撇的写法老师们也是比较容易忽略的，如果没有细致地指导到位，学生只要写带有撇的字就混淆，不管“三七二十一”地写出一笔撇就是，于是字就不规范、不好看了。

四、观察中空，摆正笔画。

每个汉字笔画之间都有中空，我们要通过观察，分析这些中空的关系，再指导学生摆正笔画写好字。一般来说，一个汉字里的所有相同笔画，中空是均等的，例如：“冒”“昌”“富”等这些字，都有很个多横，而各个字内所有横的中空就是均等的，如果没有把横的位置摆正，使之中空大小不一，写出来的字就不端正了。例如“冒”字有七横，这七横之间的间距应该都是一样的，有的学生写之前没有仔细观察、认真思考就动笔写了，一下子就把上面的“曰”字写得很大，中空很大，结果发现要写下面的“目”地方太小了，于是就拼命挤，只好把“目”字写小。最后整个“冒”字虽然写在格子里或者写在线上了，可是由于这七横的间距不一样了，整个字就显得不端正、不美观了。不仅横这个笔画多的汉字书写要注意均等中空，其他笔画也一样，比如“扁”的下部，“棚”字，这些字的每一竖中空也是均等的，书写前也要先提醒学生观察竖的位置，想好怎么摆正这些竖的位置，才不会出现“先松后

紧、中空不一”导致字不规范的现象。

从单个字来看，要注意每个笔画的中空，从整行字来看，要注意笔画的角度都要一直，比如每个字横稍微向上倾斜的角度都要一致，不要有的往上倾斜，有的写得很平，有的又往下掉；斜撇向左下角偏的方向要一样，不要有的高有的低；竖该站直就要站直，不要有的往左边歪，有的向右边斜等等，这些情况都会影响整体书写的工整度。

总之，写字指导不是简单地和学生讲讲“注意„三个一‟：手离笔尖一寸、眼离桌面一尺、身离桌子一拳”，不是简单地提醒学生“要写好字，不要写错别字，不要写歪了”，不是简单地指导“先横后竖，先撇后捺”，而是要深入地、细致地从汉字的细微之处着手，一笔一画、一个中空、一个部件地认真指导，这样，才能真正提高写字教学的实效性，让学生把汉字写规范、写端正、写美观。

描写手粗糙的文字篇二
《基于粗糙几何的脱机手写体汉字预处理》

描写手粗糙的文字篇三
《一种简单有效的手写汉字笔划粗细归一化方法》

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一种简单有效的手写汉字笔划粗细归一化方法*

金连文 徐睿 龙钧宇

华南理工大学电子与信息学院，广州510640

eelwjin@scut.edu.cn

摘 要

笔划的书写变形是手写体汉字识别中的重要问题之一，到目前为止，国内外学者已提出了许多方法来处理笔划的不规则变形，但对笔划粗细的处理方法描述不多。本文利用汉字细化的思想及数学形态学方法，提出了一种简单有效的手写体汉字笔划粗细归一化技术，并将之应用到于手写体汉字的特征提取和识别。实验结果表明，本文所提出的方法能很有效提高手写体汉字的识别率。

关键词: 汉字识别，笔划粗细归一化，数学形态学。

中图分类号：TP391.3

A novel simple and effective stroke width normalization method

for handwritten Chinese character recognition

Lian-Wen JIN, Rui XU Jun-Yu LONG

eelwjin@scut.edu.cn

School of Electronics and Information Engineering, South China Univ. of Tech., Guangzhou 510640

Abstract: Stroke deformation is an important factor to effect the performance of a handwritten Chinese character recognition (HCCR) system. Up to now, although many approaches have been proposed in this field, but few of them have focused on the problem of stroke width distortion. In this paper, a simple and effective technique to normalize handwritten Chinese character stroke width is proposed, based on the technology of mathematical morphology and thinning algorithm. Application of this method to HCCR showed that the proposed approach is very useful and effective to improve the recognition rate.

Keywords: Handwritten Chinese character recognition, Stroke width normalization, Mathematical morphology

1引言

手写体汉字识别被认为是模式识别领域最困难的问题之一，其原因在于汉字规模大，尤其是手写汉字样本地笔划粗细不均匀以及及其变形复杂。为此，国内外学者分别针对汉字识别系统的不同阶段，提出了许多处理手写变形问题。其中，非线性归一化方法是目前公认的较好的处理方法之一

[1-3]，非线性归一化的基本思想是利用各种密度函数的分布特点来进行形状矫正，其优点在于笔划密度函数比较好地反映了手写汉字笔划的空间分布情况，笔划的书写变形得到了矫正。但是，归一化方法会带来不同程度的笔划粗细不均匀和汉字形状失真。文献[4]从特征提取的角度，提出了通过构造字符的全局（或局部）弹性网格来吸收手写体汉字的变形。划分弹性网格相当于对字符进行了非线性变换，因而能适应不同书写者的笔划变形，由于它是直接对输入汉字进行操作，不存在非线性归一化方法产生的人为的笔划粗细不均匀问题，而且实验证明弹性网格比非线性归一化方法要略好。但是对于不同粗细的汉字，该方法所得到的弹性网格仍然有较大的差异。此外，处理书写变形的方法还有余弦整形变换[7]、可变形变换[8]等，余弦整形变换可视为可变形变换的一种特殊情况，其基本思路是利用一些非线性函数对汉字图形进行变形变换，以期望不同的变形能通过选择合适的变*基金项目：国家自然科学基金（No.60275005）、广东省自然科学基金（No.011611、020828）、Motorola国际合作研究基金。

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基于以上分析，我们看到，手写体汉字样本的变形规范化处理是汉字识别系统中非常重要的一个环节，对系统识别性能的影响至关重要[3,4]，其中，由于书写工具及不同书写者用力程度的不同而导致的手写体汉字样本笔划粗细的不均匀，是影响汉字识别系统性能的重要因素之一，而针对汉字手写体笔划粗细的规范化问题，以前的研究工作重视不够。有鉴于此，本文利用汉字细化的思想和数学形态学的方法，提出了一种简单实用的手写体汉字笔划粗细规范化方法，在几种目前较流行的方向特征方法上进行了识别实验，证明该方法对提高汉字识别系统的识别率是十分有效的。

2 数学形态学简介[10]

数学形态学（Mathematical Morphology）是一种应用于图像处理和模式识别领域的新的方法。它最初是生物学的一个分支，常用来处理各种客观世界中物体的形状和结构。近年来，数学形态学的应用范围已不再局限在传统的微生物和材料科学的领域，开始向边缘学科和工业技术方面发展，特别是在计算机图像处理中得到了广泛的应用。

从计算机工程技术角度来看，数学形态学的理论概念比较简单，其核心运算是膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion），其余各种形态学运算都是基于这两个运算而来的。这两个基本运算定义如下：

腐蚀(Erosion)：

E=B⊗S={x,y|Sxy⊆B} （1）

上式中E腐蚀后的图像，B为原始图像，S为模板。

膨胀(Dilation)：

D=B⊕S={x,y|Sxy∩B≠∅} （2）

式中E腐蚀后的图像，B为原始图像，S为模板。

在形态学运算中，模板的选取是非常重要的，其形状、尺寸的选择是能否有效提取信息的关键。

3. 基于数学形态学和细化算法的笔划粗细归一化

由于人的书写习惯以及所用笔的不同，使得手写体汉字的笔划宽度往往不同。笔划宽度的不同给特征提取和识别带来不少困难。为解决这一问题，我们提出了一种笔划粗细归一化的方法，如图1所示，该方法的基本思想是：先将汉字图像细化（细化算法采用常用的逐次腐蚀方法[10]），提取出汉字图像的骨架，然后用形态学中的膨胀的方法，以相同的模板对骨架进行膨胀，最后输出笔划宽度相等的汉字样本。这里的膨胀算法所采用的模板是3×3的，其形状如图2所示。通过这样的算法，就可使得汉字图像的笔划宽度基本相等（见图3）。

图1 笔划粗细归一化算法方框图

图2 笔划粗细归一化算法中所用到的膨胀模板

4. 特征提取及分类器

特征提取是手写体汉字识别中一个很关键的环节，近年来的研究表明：方向特征是适合手写体

[5,6,9,11]汉字识别的较好特征。方向特征提取方法有许多种，其基本思路都是要计算汉字在“横竖撇捺”

四个方向上的统计信息。本文使用的方向特征是我们提出的几种基于局部弹性网格的方向特征提取方法：

z 轮廓方向特征（Contour Directional Feature ，CDF）[9];

z 边缘方向特征（EDGE Directional Feature ，EDF）[5];

z 轮廓方向角特征（Contour Directional Angle Feature ，CDAF）[9];

z 基于数学形态学的方向特征（Mathematical Morphology based Directional Feature，MMDAF）[11] 上述四种特征均使用2×4的局部弹性网格构造得到256维原始的方向特征向量，这几种方向特征提取方法在文献[5]、[9]及[11]中有详细论述，限于篇幅，本文不再赘述。

[12]在分类器的使用方面，我们使用了较为简单实用的距离分类器作为分类方法，由于其存储

量和计算复杂度等方面的优点，距离分类器在实际应用中受到比较多的重视。此外，为节省存储量和提高识别性能，本文还使用了线性判决分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）来进行

[12]特征选择和降维，经过LDA后，原始的256维特征向量变换为160维特征向量，然后再输入

到距离分类器中进行识别。

5、实验结果

5.1、笔划粗细归一化效果

图3给出了几种不同笔划粗细的手写体汉字样本经过本文提出算法处理后的效果，我们看到，通过笔划粗细归一化后，手写体汉字的笔划粗细明显变得均匀了（例如图3.d所示的“保”字的不同粗细的样本经过粗细归一化处理后，笔划粗细已经变得基本一致。）。特别是一些笔划比较粗的字（如“闭”“凹”）和笔划比较细的字（如“袄”），经过笔划粗细归一化处理后，笔划粗细形状明显得到了均衡。

(a) (b) (c) (d) (e) (f)

图3 笔划粗细归一化效果。(a)、原始图像；(b)、细化后的汉字骨架；(c)、膨胀后图像（即粗细归一化

后的结果） ；(d)~(f)、“保”字的不同手写样本（图d）经过粗细归一化后（图f）的效果

5.2、识别实验

实验数据为863手写体汉字字库HCL2000中100套样本中16-26区共1034类汉字，其中80套样本用于分类器的训练，20套样本则用于测试。在本文第4节所述的四种特征（CDF、EDF、MMDF、CDAF）上进行识别实验，分类器采用简单的最小距离分类方法。实验结果如表1所示。

表1、不同特征经笔划粗细归一化算法后的识别率

从表1我们看到，四种特征提取方法在经过笔划粗细归一化处理后识别性能有明显提高，对于常用的CDF、EDF、CDAF方向特征，识别率平均提高1.5%以上，对于某些对笔划粗细较敏感的特征提取方法（如MMDF），识别率提高尤其明显（提高近27％），可见本文所提出的笔划粗细归一化方法在改善手写体汉字识别性能方法有明显作用。此外，我们还看到：经过笔划粗细归一化后，如果再使用LDA对特征进行选择和降维，识别率还能得到明显的提高。

5. 结论

笔划的书写变形是手写体汉字识别中的重要问题之一，到目前为止，国内外学者已提出了许多方法来处理笔划的不规则变形，但对笔划粗细的处理方法描述不多。本文在数学形态学及细化算法的基础上，提出一种简单有效的手写体汉字笔划粗细归一化方法。从实验结果可知，汉字识别率经过本文方法处理后得到了明显提高。

参考文献

[1] H Yamada, K Yamamoto, T Saito. A nonlinear normalization method for handprinted Kanji character recognition-line

density equalization. Pattern Recognition. 23(9): 1023-1029, 1990

[2] S W Lee, J S Park. Nonlinear shape normalization methods for the recognition of large set handwritten character.

Pattern Recognition. 27(7): 895-902, 1994

[3] 陈友斌，丁晓青，吴佑寿. 一种新的用于手写汉字识别的非线性归一化方法. 模式识别与人工智能. 11(3): 310-317,

1998。

[4] 高学, 金连文，尹俊勋，基于笔划密度的弹性网格特征提取方法，《模式识别与人工智能》，vol.15, no.3,

pp.351-354, 2002年。

[5] Lianwen Jin. Handwritten Chinese character recognition with directional decomposition cellular features. Journal of

Circuits, System, and Computers. 8(4): 517-524,1998

[6] T F Li, S S Yu. Handprinted Chinese character recognition using the probability distribution feature. Int. J. Pattern

Recogn. Artif. Intell. (8):1241-1258, 1994

[7] J Guo, N Sun, Y Nemoto, et.al. Recognition of handwritten characters using pattern transformation method with cosine

function. IEICE of Japan Trans. J76-D-II(4): 835-842, 1993

[8] 金连文，黄建成，尹俊勋，变形变换及其在手写体汉字整形中的应用，《中国图像图形学报》，Vol.7, No.2,

pp.170-175, 2002。

[9] Lian-wen Jin, Jun-xun Yin, Xue Gao, Jian-cheng Huang, Study of Several Directional Feature Extraction Methods with

Local Elastic Meshing Technology for HCCR, Computer Science and Technology in New Century, 2001, Hangzhou, China, PP. 232-236.

[10] Kenneth R. Castlman, Digital Image Processing, Prentice Hall, Inc., 1996.

[11] 徐睿，金连文，高学，尹俊勋，基于数学形态学的手写体汉字特征提取方法，第十二届全国神经网络学术年会，

pp470-476, 北京，2002年12月。

[12] R.O. Duda and P.H. Hard, Pattern Classification and Scene Analysis, New York, John Wiley & Sons Pub. Co.,

1973.

作者简介

金连文：1968年10月出生，1991年于中国科技大学获学士学位，1996年于华南理工大学获博士学位，目前为华南理工大学电子与信息学院副教授，已发表学术论文近40篇，主持过多项国家自然科学基金、广东省自然科学基金项目的研究。研究兴趣包括：汉字识别，图像处理，计算机视觉，模式识别等。

徐睿：1978年出生，2001年于华南理工大学电子与通信工程系获学士学位，现在为华南理工大学电子与信息学院在读研究生，研究兴趣包括：图像处理、模式识别、计算机视觉。

龙钧宇：1978年出生，现在为华南理工大学电子与信息学院在读研究生，研究兴趣包括：图像处理、模式识别、计算机视觉。

描写手粗糙的文字篇四
《手上的皮肤 (1)》

描写手粗糙的文字篇五
《作文指导之字斟酌句审题意》

1

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3

4

5

描写手粗糙的文字篇六
《人物描写》

描写手粗糙的文字篇七
《表面粗糙度及其表示方法》

中日表面粗糙度及其表示方法概要

1 有关表面粗糙度的相关说明

表面粗糙度是由切削过程中刀具在工件表面上留下的刀痕而产生的。它是机械零件的一个主要几何精度指标, 对零件的性能会产生重要的影响。零件表面粗糙度直接影响零件的配合性质的稳定性、耐磨性、疲劳强度、抗腐蚀性以及密封性等。因此，关于表面粗糙度测量的研究就一直没有停止, 传统的测量方法有比较法、针描法、光切法、干涉法和印模法等多种, 主要是使用样板、电动轮廓仪、光切显微镜、干涉显微镜等多种工具和计量仪器。除样板比较法外, 其它各种测量方法都需在计量室内由专业人员进行测量操作, 这很不利于工件加工过程中的现场实时检测和操作。因此现在还只能留用在原来的样板评定方式, 当有争议发生时, 再通过计量部门的专业计量来判定表面粗糙度的具体数值。因此, 给实际工作带来诸多不便。 表面粗糙度标准的提出和发展与工业生产技术的发展密切相关，它经历了由定性评定到定量评定两个阶段。表面粗糙度对机器零件表面性能的影响从1918年开始首先受到注意，在飞机和飞机发动机设计中，由于要求用最少材料达到最大的强度，人们开始对加工表面的刀痕和刮痕对疲劳强度的影响加以研究。但由于测量困难，当时没有定量数值上的评定要求，只是根据目测感觉来确定。在20世纪20～30年代，世界上很多工业国家广泛采用三角符号(▽)的组合来表示不同精度的加工表面。

为研究表面粗糙度对零件性能的影响和度量表面微观不平度的需要，从20年代末到30年代，德国、美国和英国等国的一些专家设计制作了轮廓记录仪、轮廓仪，同时也产生出了光切式显微镜和干涉显微镜等用光学方法来测量表面微观不平度的仪器，给从数值上定量评定表面粗糙度创造了条件。从30年代起，已对表面粗糙度定量评定参数进行了研究，如美国的Abbott就提出了用距表面轮廓峰顶的深度和支承长度率曲线来表征表面粗糙度。1936年出版了Schmaltz论述表面粗糙度的专著，对表面粗糙度的评定参数和数值的标准化提出了建议。但粗糙度评定参数及其数值的使用，真正成为一个被广泛接受的标准还是从40年代各国相应的国家标准发布以后开始的。

首先是美国在1940年发布了ASA B46.1国家标准，之后又经过几次修订，成为现行标准ANSI/ASME B46.1-1988《表面结构表面粗糙度、表面波纹度和加工纹理》，该标准采用中线制，并将Ra作为主参数；接着前苏联在1945年发布了GOCT2789-1945《表面光洁度、表面微观几何形状、分级和表示法》国家标准，而后经过了3次修订成为GOCT2789-1973《表面粗糙度参数和特征》，该标准也采用中线制，并规定了包括轮廓均方根偏差(即现在的Rq)在内的6个评定参数及其相应的参数值。另外，其它工业发达国家的标准大多是在50年代制定的，如联邦德国在1952年2月发布了DIN4760和DIN4762有关表面粗糙度的评定参数和术语等方面的标准等。

最早人们是用标准样件或样块，通过肉眼观察或用手触摸，对表面粗糙度做出定性的综合评定。1929年德国的施马尔茨(G.Schmalz)首先对表面微观不平度的深度进行了定量测量。1936年美国的艾卜特(E.J.Abbott)研制成功第一台车间用的测量表面粗糙度的轮廓仪。1940年英国Taylor-Hobson公司研制成功表面粗糙度测量仪“泰吕塞夫(TALYSURF)”。以后，各国又相继研制出多种测量表面粗糙度的仪器。目前，测量表面粗糙度常用的方法有：比较法、光切法、干涉法、针触(描)法和印模法等，而测量迅速方便、测值精度较高、应用最为广泛的就是采用针描法原理的表面粗糙度测量仪。

需要了解的基本术语(CB/T3505)：

表面粗糙度：是指加工表面上具有的较小间距和峰谷所组成的微观几何形状特征。

取样长度l：用于鉴别具有表面粗糙度特征的一段基准线长度。

评定长度ln：评定轮廓所必须的一段长度，它可包括一个或几个取样长度。

基准线（面）：用以评定表面粗糙度参数的给定的线（面）。

轮廓偏距y：在测量方向上轮廓线上的点与基准线之间的距离。

轮廓的最小二乘中线（简称中线）m：具有几何轮廓形状并划分轮廓的基准线，在取样长度内使轮廓线上各点的轮廓偏距的平方和为最小。

轮廓支承长度ηp:在取样长度内，一平行于中线的线与轮廓相截所得到的各段截线长度之和。 2 GB中表面粗糙度参数及其数值

2.1表面粗糙度的主要评定参数及其数值（参见GB/T1031-1995）

Ra—轮廓算术平均偏差，在取样长度l内轮廓偏距绝对值的算术平均值。Ra= 0 y(x) dx l

Rz—微观不平度十点高度,在取样长度内5个最大的轮廓峰高的平均值与5个最大的轮廓谷深的平均值之和。

Ry—轮廓最大高度，指在取样长度内轮廓峰顶和轮廓谷底线之间的距离。

这三个参数可根据需要单独任选一个或其中两个。在常用的参数值Ra=0.025μm～6.3μm，Rz=0.100μm～25μm的范围内，推荐优先选用Ra。以便于用粗糙度比较样块或精度较高的触针式轮廓仪测量，并与世界大多数国家取得统一。对要求Ra小于0.025μm或大于6.3μm的表面粗糙度，也可选取Rz，以便于用光学仪器检测。对测量部位小、峰谷少或有疲劳强度要求的表面，可选取Ry作为评定参数。Ra、Rz和Ry的数值系列如下： 1l

一般情况下，Ry ＞Rz＞Ra，Rz和Ra的大致关系Rz =4Ra或5Ra，Ry≈(4～7) Ra。

2.2附加的评定表面粗糙度的参数

根据表面功能的需要，除选用上述高度参数外，还可选用下列三项有关间距特性或形状特性的附加的评定参数，其数值GB中也有规定。

Sm—轮廓微观不平度的平均间距，在取样长度内轮廓微观不平度的间距平均值

S—轮廓的单峰平均间距，在取样长度内轮廓的单峰间距的平均值

tp—轮廓支承长度率，轮廓支承长度ηp与取样长度l之比

附加评定参数Sm、S和tp一般不能作为独立参数选用，如需控制某项要求（如密封性、耐磨性等）时可附加选用。即选用高度参数外。附加选用tp参数控制表面的耐磨等性能。

2.3表面粗糙度的符号、代号及其参数的标注方法（参见GB/T131-1993）

GB/T131-1993《机械制图 表面粗糙度代号及其注法》规定了零件表面粗糙度代号及其在图样上的注法。表面粗糙度的符号、代号极其参数标注方法的简要说明如下：

e

当允许在表面粗糙度参数的 所有实测值中超出规定值的个数少于总数的16%时，应在图样上标

注表面粗糙度参数的上限值或下限值；当要求在表面粗糙度参数的所有实测值中不得超出规定值时，应在图样上标注表面粗糙度参数的最大值或最小值。若需要注出Sm、S和tp时，应注在符号长边的横线下面，数值写在相应代号的后面。若某表面粗糙度要求按指定的加工方法获得，可用文字标注在符号长边的上面。表面粗糙度的标注符号的尖端必须从材料外指向表面，使用最多的一种粗糙度代号统一注在图样右上角，前面加注“其余”二字。加工纹理符号有：=（纹理平行于标注代号的视图投影面）、⊥（纹理垂直于标注代号的视图投影面）、X（纹理呈相交方向）、C（纹理呈近似同心圆）等。

2.4表面粗糙度的表面特征、加工方法及应用举例

2.5普通材料和一般生产过程得到的典型粗糙度数值

选择表面粗糙度时既要满足零件表面的使用要求，又要考虑加工的经济性。列举如下不同加工

方法可能达到的经济合理的表面粗糙度值。

注：按照GB1031-1983规定取新GB的Ra、Rz第一系列的最小值。

3 JIS中表面粗糙度及其表示方法

有关表面粗糙度的JIS标准，根据国际标准（ISO）变化情况于2001年进行了大幅度的修订。

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