Sviluppo di una Metodologia Software per la Caratterizzazione di Superfici Laser-Textured: Rilevamento e Analisi delle Valli di Rugosità

Abstract

L’obiettivo del presente studio è quello di sviluppare una metodologia software per la caratterizzazione di superfici laser-textured, con particolare attenzione al rilevamento e all'analisi delle valli di rugosità. Una valutazione quantitativa di queste superfici è fondamentale in quanto permette di controllarne la morfologia e di adattarne le proprietà funzionali a specifiche applicazioni. La necessità di un specifico approccio di indagine nasce dal fatto che gli strumenti software attualmente disponibili non sono in grado di valutare in modo adeguato le caratteristiche geometriche delle superfici texturizzate. Il metodo proposto affronta tale limitazione attraverso l’implementazione di una pipeline automatizzata per il rilevamento e la caratterizzazione delle valli generate dal laser. In particolare, viene adottata una strategia multi-profilo che consente di estrarre diversi profili bidimensionali e di analizzare più valli lungo ciascuno di essi. L'algoritmo sviluppato è in grado di fornire stime robuste della profondità e della larghezza delle valli anche in presenza di dati di bassa qualità caratterizzati da forte variabilità nella forma dei profili. La metodologia proposta è stata testata su mappe topografiche acquisite tramite interferometria a scansione di coerenza su campioni in lega di titanio Ti-6Al-4V texturizzati mediante un sistema laser a femtosecondi. I risultati sono stati validati qualitativamente attraverso il confronto con immagini ad alta risoluzione ottenute tramite microscopia elettronica a scansione. Infine, grazie all'implementazione di un'interfaccia grafica dedicata, l'algoritmo sviluppato può essere facilmente integrato nelle esistenti piattaforme di analisi.

The aim of the present study is to develop a software-based method for the characterization of laser-textured surfaces, with particular focus on the detection and analysis of the roughness valleys. The quantitative assessment of these surfaces is essential as it enables the control of the morphology and the tailoring of the resulting functional properties to specific applications. The need for a dedicated investigation approach arises from the inability of currently available software tools to evaluate the geometrical features of engineered textures. The proposed method addresses this limitation by implementing an automated pipeline for the detection and characterization of laser-induced valleys. In particular, it adopts a multi-profile strategy that enables the extraction of several two-dimensional profiles and the evaluation of multiple features along them. The resulting algorithm provides robust estimates of valley depth and width even when processing low-quality data with high variability in profile shapes. The methodology is tested on surface topographies acquired through coherence scanning interferometry from Ti-6Al-4V titanium alloy samples processed using a femtosecond laser system. The results are qualitatively validated through comparison with high-resolution images acquired via scanning electron microscopy. The developed algorithm can be easily integrated with existing surface analysis platforms thanks to the implementation of a dedicated graphical user interface.