1、    關(guān)于機械加工零件表面紋理缺陷檢測分析    朱棒 何嘉民摘 要：現(xiàn)在社會工業(yè)生產(chǎn)競爭是非常比較的激烈的，對于產(chǎn)品質(zhì)量控制非常關(guān)鍵的是機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術(shù)，這是生產(chǎn)過程中控制相關(guān)質(zhì)量的關(guān)鍵手段。但在機械化自動化中，因為加工材料產(chǎn)生了一定的變化，對機械零件表面缺陷存在著一定程度的影響。但由于一些缺陷無法更好的用肉眼觀察，因此要借助計算機進行相關(guān)的自動化視覺檢測。由于機械加工存在的紋理缺陷直接影響到零件性能，因此，進行機械加工零件表面紋理缺陷檢測分析十分重要，下面將針對機械加工零件表面紋理缺陷檢測進行研究和分析，并提出自己的觀點。關(guān)鍵詞：機

2、械加工;紋理缺陷;圖像分割;缺陷檢測本文對機械加工零件表面紋理方向性明確，對機械加工表面的紋理特點進行了具體的研究和詳細的分析，并且實驗中取得的結(jié)果也非常不錯，也表明該實驗適合機械加工表面紋路缺陷的具體性檢測研究。檢測中提出一種新的計算方法機械零件表面的紋理相關(guān)缺陷檢測。該實驗是對機械加工表面零件的圖像進行相關(guān)變換，通過設(shè)計濾波器去處紋理的方法，進行新圖閥的數(shù)值分割，既可以得到缺陷目標的二值圖像，又可以經(jīng)過圖像的形式學(xué)運算方法除去紋理分割噪聲和干擾因素，為了將缺陷目標與背景紋理的分離實現(xiàn)。一、機械加工零件表面紋理缺陷產(chǎn)生的原因1.1客觀原因生產(chǎn)零件的過程中，機械加工出現(xiàn)錯誤是必然的。由于加工過

3、程中的刀具行程的變化、材料的本身相關(guān)屬性、震動、刀具的損傷以及拋光處理沒有精確具體等，都會在機械加工零件的表面形成凹痕、擦傷、外觀變形、方向改變、不理想的光反射特性等等缺陷。這些紋理缺陷用數(shù)學(xué)方式表達比較復(fù)雜，所以用計算機進行自動視圖檢測比較困難。1.2主觀原因機械的操作是人為性，工作質(zhì)量與人的個人情況相關(guān)，工作時不認真，不自信，都很可能會零件表面紋理產(chǎn)生不利的影響。二、機械加工零件紋理缺陷檢測的步驟總共包含五個相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)。圖像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、紋理缺陷檢測系統(tǒng)、特征提取分支系統(tǒng)、特征分析子系統(tǒng)、分類子系統(tǒng)。這是一種使用皮制品表面紋理缺陷檢測系統(tǒng)，本系統(tǒng)工作過程實際上就是在一個紋理畫上實現(xiàn)缺陷

4、目標搜索尋找的過程，搜索需要花費較長的時間。一種以統(tǒng)計學(xué)分析的機械零件加工零件表面紋理檢測缺陷檢測為方法的技術(shù)，由空間點對應(yīng)模板匹配紋理缺陷的檢測方法，采用相關(guān)函數(shù)計算和譜分析相結(jié)合的方法對三位紋理缺陷檢測方法進行識別和嘗試。新的計算方法較為簡單的紋理缺陷檢測的方法，首先需要對傅里葉進行相關(guān)的變換，用設(shè)計好的濾波器計算紋理產(chǎn)生的方向性，再通過傅里葉正反變換的到一副成像，對圖像進行閥值進行分割，可以得到缺陷目標所對應(yīng)的二值圖像，最后通過圖像形態(tài)學(xué)運算方法去處紋理分割，除去紋理分割噪聲和某些干擾因素。三、了解機械加工表面紋理缺陷檢測系統(tǒng)采用熒光光源系統(tǒng)、顯微鏡和ccd攝像機將對應(yīng)的機械加工零件表面

5、紋理圖像采集，分析處理后傳輸?shù)挠嬎銠C，然后經(jīng)過運算后快速進行傅里葉變換fft計算頻譜對應(yīng)圖像，同時采用頻域濾波器增強缺陷紋理圖像抑制損壞的背景紋理，在將傅里葉快速變換ifft將其變換成初始的空間區(qū)域圖像，最后使用圖像分割的方法和圖像形態(tài)學(xué)科分析運算，實現(xiàn)缺陷紋理和相關(guān)的背景紋理分離。四、機械加工零件表面紋理特點的研究分析加工的過程中，比如磨削、刨削等相關(guān)加工工藝出的零件表面，因為刀具行程的影響，在加工零件表面形成的紋理是各種各樣的，一些是比較常見的紋理，紋理都有較強的方向性，條狀形狀分布較多。對于這種類型的機械零件加工表面圖像做傅里葉變換頻譜分析，得到的是相對應(yīng)的頻譜圖是相反的紋理。這種紋理能

6、夠了解到，因為可以知道圖像的能量主要分布在紋理方向的垂直線上，所以這些頻譜的譜值產(chǎn)生的幅度較大。傅里葉是線性關(guān)系變換的，因此該空間的信息可以完完整整的保持在對應(yīng)頻率，其方向紋理的紋理特性，主要集中在頻譜中中一些紋理方向垂直的具體方位上。如果通過頻域濾波器對頻譜主要能量聚集地方進行一定頻率濾波的抑制作用，將這種方向的濾波進行紋理特征的削弱，將紋理性的相關(guān)缺陷增強，使紋理缺陷特征更容易識別和分類。五、缺陷紋理的提取方法對于濾波后形成的圖像，背景紋理圖像被抑制，所以缺陷紋理圖像在一定程度上有效增強。然后可以采用簡單的閥值分割的方法來區(qū)別分類缺陷紋理和背景紋理。由于閥值被處理分割后，不僅有缺陷的目標，

7、還包括噪聲點位，因此，需要對其進行更深入的相關(guān)處理，為了消除噪聲造成的影響。并且噪聲具有隨機性，在圖像中都是獨立的點位，而缺陷都有各自的形狀特征。通過這方面的實踐可以知道，對圖像進行開運算，不但能將這些孤立的點位消除，而且還能還能把圖像分割產(chǎn)生的誤差消除。因為開運算是一個先腐蝕收縮后膨脹的過程，它能將細小噪聲消除和光滑平穩(wěn)的邊界物體作用。六、對分析結(jié)果的討論為了能夠?qū)⒈疚奶岢龅募y理缺陷檢測方法結(jié)果進行驗證，本文采用兩類樣本圖像進行了測試，其中一類是機械加工過程的一系列處理過程而自然形成的紋理缺陷的的相關(guān)圖像。紋理缺陷包括不同大小的劃痕、瑕疵點與傅里葉的頻譜分割不均和沾點等。數(shù)據(jù)本文提出方法效果

8、作用非常明顯。以下是原因：第一，因為瑕疵、沾點的傅里葉頻譜中，紋理的表現(xiàn)為隨機產(chǎn)生缺陷，通過精準計算的濾波處理后，不僅僅紋理丟失的信息能夠減少，并且濾波后圖像缺陷和背景顏色產(chǎn)生灰度差別更加大，更容易區(qū)別分類，因此，瑕疵點檢查出來的概率更高。七、對零件表面紋理缺陷修理的意義能夠大大減少在工作生產(chǎn)中的有關(guān)錯誤，將機械化的水平很大程度上提高，從而提高勞動的生產(chǎn)效率，優(yōu)化國家資源，提高資源的利用率，增加工廠的相關(guān)理論，提高相關(guān)生產(chǎn)的競爭力，在行業(yè)里更好的立足。八、結(jié)束語本文建立一種機械加工零件紋理圖像檢測的視覺檢測的系統(tǒng)，并且機械加工零件表面紋理的處理特點，提出一種適合機械加工零件表面探測計算的方法。機械加工零件的表面存在對應(yīng)的紋理缺陷，對產(chǎn)品的質(zhì)量影響非常比較大。采用的檢測手段，將這些缺陷檢測出來是必須的。通過本文所提出的檢測手段和檢測方法，利用機械加工表面紋理圖像檢測的視覺檢測方法，研究可以知道，這種紋理缺陷檢測模式不僅所需要的數(shù)據(jù)計算量較少，而且基本上處理時間非常準時，同時，檢測結(jié)果的準確性也很高，實用性也非常強。參考文獻：1連璞.關(guān)于機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法的研究j.南方農(nóng)機，2018，49（23）：193.2曾繼華.機械加工零件表面紋理缺陷檢測j.科技展望，2016，26（25）：65.3韓嘯.機械加工