機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術獲獎科研報告【摘

要】先對機械加工零件表面紋理缺陷出現的原因及監測工作的重要性作簡要的論述，進而系統分析綜述機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術的應用要點及策略，包括圖像識別檢測法、表面紋理特征檢測、表面紋理缺陷的提取及檢測結果分析。

【關鍵詞】機械加工零件;表面紋理;缺陷

機械加工零件極易因為受到操作因素和設備因素而出現表面紋理缺陷問題，導致零件質量受損，無法滿足實際應用需求。隨著近年來機械加工技藝的提升和缺陷檢測技術的發展，機械加工零件表面紋理缺陷檢測在機械加工零件中越來越常見，通過應用多種缺陷檢測技術可以全面檢查機械零件存在的質量問題，并針對具體的故障問題制定有效合理的解決對策。因此，為確保機械加工精度與質量，進一步明確和掌握機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術應用要點及策略尤為必要。

1.機械加工零件表面紋理缺陷出現原因與檢測的重要性

導致機械加工零件出現表面紋理缺陷的原因主要是設備因素和外部因素。在設備因素方面，所使用的設備可以直接影響和決定加工零件的質量，若所使用的加工機械年限較長，則加工零件出現質量問題的風險更高[1]。另外，若沒有及時對設備進行保養維修，或保養維修效果不佳也會導致機械零件缺陷率增大。在外部因素方面，比如工作人員加工過程中存在不當操作行為極易導致零件表面出現劃痕，再比如日常加工管理不到位時也會導致加工零件出現質量問題，嚴重時出現加工設備破壞的情況。除此之外，生產加工流程也是導致機械加工零件出現表面紋理缺陷的常見原因，往往一個加工零件需要經過多個流程才可完成，加工過程中若某一個環節存在故障問題則勢必加大零件表面缺陷問題的概率。

往往加工生產的機械零件需要滿足不同設備的運行需求，規格不相同的零件紋理間差別較大。同時在設計過程中未充分考慮零件加工因素，均會導致表面紋理缺陷發生可能性增大，在后續運行過程中會影響機械設備的整體運行質量。因此，在開展機械零件加工過程中，相關的工作人員不僅要嚴格按照相關的規范流程開展零件加工工作，更要給予機械加工零件表面紋理缺陷檢測充分的重視，積極開展檢測工作，以此保證和提升所加工零部件的質量，減少或避免零件表面紋理缺陷問題的出現。

2.機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術應用要點與策略

2.1圖像識別檢測法的應用要點與策略

圖像識別檢測法是機械加工零件表面紋理缺陷檢測的常用技術，實際應用有顯著的優勢，應用廣泛。使用圖像識別檢測法開展加工零件表面紋理缺陷檢測時，主要借助的設備包括感應電子元件的攝像機、熒光光源系統及顯微鏡，零件紋理圖像采集則需要借助計算機軟件來實現。在計算頻譜對象過程中主要使用FFT算法，同時借助濾波器強化所采集到的背景圖像，在此基礎上對零件表面缺陷圖像開展全面的檢查分析，進而準確判定表面缺陷所產生的原因。待前期工作完成后即可以還原處理背景圖像，使用傅里葉反變換法，通過應用傅里葉反變換法可以將零件表面缺陷圖像轉化為圖形，這種圖形可以直接用肉眼觀察[2]。實際開展紋理圖像分析時，工作人員需要對圖像分割技術有充分的了解和掌握，并保證背景圖像分割的規范性與準確性，并采取合適的技術方法加工處理圖像信息。通過規范操作可以獲得清晰的加工零件表面紋理圖像，這對于提升零件表面缺陷鑒別十分有利。長期的實踐應用發現，傅里葉轉換方法的優勢集中體現在以下幾點：①可準確分析零件表面缺陷信號;②確定零件表面缺陷的信號成分;③以正弦波和方波的方式來檢測零件信號?；谶@三點顯著優勢，不僅可以很大程度上降低零件表面缺陷的檢測難度，同時也可以提升檢測結果的準確性，應用優勢十分明顯。

2.2表面紋理特征檢測要點與策略

機械零件加工過程中極易受到多種因素的影響，且這些因素會或多或少的導致加工零件出現缺陷。比如在加工過程中若采用磨削工藝開展零件處理，極易對零件表面產生損傷，且一些損傷不易被肉眼察覺，后續應用過程中會加大故障風險。圖像檢測技術的應用可以收集無法被肉眼察覺的缺陷，并在此基礎上使用傅里葉變換法來得到精準的分析結果。通常情況下加工零件所出現的紋理缺陷方向多是垂直的，圖像識別檢測技術可以很大程度上提升圖像像素頻率幅度值，對后續開展全面的缺陷檢測十分有利。更為重要的一點是，作為一種常用的線形轉換方法，傅里葉變換方法可以將零件的各種信息集中體現至背景中，工作人員可以直接觀察零件表面紋理缺陷而做出正確的判定。在應用零件表面紋理特征技術開展檢測工作時需要注意一點，即需要借助頻域濾波器來對頻譜能量作抑波處理，以便更好的提升識別圖像的系數[3]。總的來說，機械加工零件表面紋理缺陷的檢測需要嚴格遵循如下流程：確定檢測對象→信息獲取→處理分析與特征提取→分類識別與判斷→計算并輸出結果。

鑒于零件表面缺陷特征提取有一定的難度，且極易受到其他因素的影響。因此，實際開展此項工作時需要給予充分的重視，并把控好其中所需要注意的事項。①零件生產過程中所出現的表面紋理缺陷與正常零件的紋理有較大的不同，尤其是方向與正常零件紋理不同，實際檢測時需要注意;②通常情況下零件表面紋理缺陷均會出現均勻分布這一特點，但方向性較為欠缺。因此，實際檢測時要盡量使用濾波器，以此對表面紋理進行過濾處理，在過濾過程中判別頻譜能力。

2.3表面紋理提取要點與策略

待使用濾波器完成零件表面紋理缺陷圖像處理后，即可使用閾值分割法來合理分割缺陷紋理，即劃分圖像的像素點。比如在紋理圖像處理中，若原始圖像的函數表達為f（x，y），而后找出函數中的特征值，并以這一特征值作為分界線，開展圖像分割處理，最終實現分解圖像的目的。這種圖像分解方法具有穩定和簡單的特點，在大規格目標圖像劃分中有良好的應用效果。實踐應用發現，在提取零件表面紋理缺陷的過程中，通過使用閾值分割法雖然可以有效分割圖像，脫離缺陷紋理圖像，但圖像中的噪音會產生噪音點，對圖像分析結果的精準性有較大的影響[4]。因此，針對這一局限性，待缺陷圖像脫離主圖像后，還需要使用閾值分割法，將影響分析結果、無分析價值的紋理元素加以剔除，以此實現消除噪音點的目的。此過程中可以將開運算方法應用到圖像濾波中，使用形態學消除圖像的邊界點，以確保圖像兩側邊界可以得到不斷的收縮。最后對紋理圖像做膨脹處理，最大限度充實物體的空洞部分，促使圖像更加的平滑。

2.4檢測結果分析要點

通過共生矩陣方法計算零件表面紋理缺陷的特征向量，而后對所獲得的數據信息和圖像數據進行統計分析，根據需求作相應的處理，明確零件表面紋理缺陷的產生原因。最后提出零件表面紋理缺陷的解決方案，并做好相應的預案，以此提升零件表面紋理缺陷的預處理能力。在零件紋理缺陷檢測與處理過程中，數據的計