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    基于機(jī)器視覺(jué)的磨削火花分析

    2013-10-24 13:08:34蔣君杰
    制造技術(shù)與機(jī)床 2013年1期
    關(guān)鍵詞:檢測(cè)

    蔣君杰

    (①上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院,上海200030;②無(wú)錫機(jī)床股份有限公司,江蘇無(wú)錫 214000)

    磨削參數(shù)的確定通常依靠磨削技師的經(jīng)驗(yàn)。通過(guò)試磨工件,觀測(cè)磨削火花情況,磨削技師優(yōu)化并確定磨削參數(shù)。此類經(jīng)驗(yàn)大多手口相傳,火花大小沒(méi)有一個(gè)量化的指標(biāo)。但隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,這一問(wèn)題可以得到解決。機(jī)器視覺(jué)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于裝備制造、工業(yè)部件檢測(cè)、包裝檢測(cè)、印刷檢測(cè)、工業(yè)測(cè)量等領(lǐng)域[1]。計(jì)算機(jī)圖像在線檢測(cè)系統(tǒng)主要由工業(yè)應(yīng)用環(huán)境的特殊要求所決定,此系統(tǒng)會(huì)在圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)以及機(jī)械設(shè)計(jì)等諸多領(lǐng)域中進(jìn)行特殊性研究[2]。而隨著國(guó)防工業(yè)、模具加工和刀具制造業(yè)的高速發(fā)展,各種精密復(fù)雜的模具、刀具和復(fù)雜曲面零件的需求量越來(lái)越大,因此,磨削加工的精度及效率成為目前磨削領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[3]。許多研究人員通過(guò)圖像檢測(cè)的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化曲線磨床砂輪磨損在線檢測(cè)和補(bǔ)償功能[4-6],以提高磨削工件的加工精度。

    1 色彩空間選取

    由于磨削時(shí)溫度很高,火花呈現(xiàn)亮白色,且火花亮度值與周圍反差很大,所以選用HSV色彩空間的亮度分量,最大限度地將火花與背景分離,因此本文選擇HSV色彩空間。對(duì)彩色圖像采用色度法把RGB彩色空間映射至HSV彩色空間,通過(guò)灰度化使火花色度增強(qiáng),抑制背景色度完成背景分割。

    1.1 彩色圖像分解

    RGB色彩空間以R(Red:紅)、G(Green:綠)、B(Blue:藍(lán))3種基本色為基礎(chǔ),進(jìn)行不同程度的疊加,產(chǎn)生豐富而廣泛的顏色,所以俗稱三基色模式。紅綠藍(lán)代表可見(jiàn)光譜中的3種基本顏色或稱為三原色,每一種顏色按其亮度的不同分為256個(gè)等級(jí)。當(dāng)色光三原色重疊時(shí),由于不同的混色比例能產(chǎn)生各種中間色。根據(jù)灰度轉(zhuǎn)化公式可以將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)化為一幅灰度圖像,但是這幅灰度圖像是人眼最易分辨的灰度圖像,并不一定是最能代表物體特征的灰度圖像。假如在彩色圖像中,目標(biāo)物體的某一部分輪廓為紅色,由于公式中紅色分量的系數(shù)僅為0.11,則在灰度圖像中,其紅色部分的輪廓就會(huì)被顯著淡化。為保證各個(gè)顏色分量的輪廓都能在灰度圖像中體現(xiàn)出來(lái),可以將RGB圖像分解為R、G、B三個(gè)分量。即把彩色圖像的每一個(gè)像素都分解為R、G、B三個(gè)數(shù)值,再將所有像素的R值按順序組成一幅圖像,由于R值的變化范圍為0~255,與灰度范圍相同,所以,一幅由R分量組成的圖像即可表示為一幅灰度圖像。同理,G、B也可以得到相應(yīng)的G分量灰度圖像和B分量灰度圖像。另一個(gè)常用的顏色模型HSV模型也可以利用此方法得到相應(yīng)的H、S、V分量灰度圖像。HSV模型是一種符合主觀感覺(jué)的色彩模型。在HSV模型中,H為色調(diào)(Hue),表示顏色的種類,取值范圍為0~1,相應(yīng)的顏色從紅、黃、綠、藍(lán)綠、藍(lán)、紫到黑變化,且它的值由繞V軸的旋轉(zhuǎn)角決定,每一種顏色和它的補(bǔ)色之間相差180°;S為飽和度(Saturation),它的取值范圍也是0~1,相應(yīng)的顏色從未飽和(灰度)向完全飽和(無(wú)白色元素)變化;V即亮度(Value),其取值范圍同樣是0~1,相應(yīng)的顏色逐漸變亮[7]。

    1.2 色彩空間轉(zhuǎn)換

    HSV顏色空間的檢測(cè)算法必須將視頻顏色空間統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間。式(1)、(2)、(3)是將RGB色彩模式轉(zhuǎn)換到HSV顏色空間的方法。對(duì)于H、S、V這3個(gè)分量來(lái)說(shuō),不是在任何情況下都可以作為判據(jù)的有效參數(shù),V表示了一副圖像的亮度,反映了其灰度信息,因此,始終是一個(gè)有效的判據(jù);S表示了圖像的飽和度,是反映圖像是否為彩色圖像的參數(shù),是判斷彩色圖像的有效判據(jù);H表示了圖像的色調(diào)信息,是一個(gè)參考判據(jù)[8]。

    2 火花量統(tǒng)計(jì)方案設(shè)計(jì)

    通過(guò)RGB圖像各像素點(diǎn)分析,筆者發(fā)現(xiàn)磨削產(chǎn)生火花的數(shù)值高于周圍背景亮度,火花R、G、B各分量的數(shù)值基本維持在255,三色合成后即為明亮的白色。由于在HSV模型中的V分量可以充分地反應(yīng)圖像的亮度信息。筆者將采集的圖像(如圖1所示)從RGB空間轉(zhuǎn)到HSV空間,并提取V分量作為研究對(duì)象(如圖2所示)。V分量圖表明圖中火花亮度遠(yuǎn)高于背景圖像亮度,對(duì)V分量圖的像素點(diǎn)根據(jù)不同的亮度值進(jìn)行直方圖統(tǒng)計(jì)(如圖3所示,橫軸為亮度值,縱軸為像素點(diǎn)的個(gè)數(shù))。統(tǒng)計(jì)直方圖表明,亮度值為1處的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)大于周圍,所以將值1作為閾值,將圖像二值化(如圖4所示)。再統(tǒng)計(jì)圖像中值為255的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),于是便使得磨削時(shí)產(chǎn)生的火花得到了量化。當(dāng)對(duì)整個(gè)磨削過(guò)程進(jìn)行圖像采集,并對(duì)每幀磨削圖像中的火花量進(jìn)行統(tǒng)計(jì),就能對(duì)整個(gè)磨削過(guò)程有了連續(xù)的量化記錄。

    3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

    (1)磨削設(shè)備

    磨削實(shí)驗(yàn)是在無(wú)錫機(jī)床股份有限公司的高精度無(wú)心磨床MK1050 B上進(jìn)行的。磨床最小進(jìn)給量為1 μm;砂輪規(guī)格 P500×150×305 mm,磨床的砂輪線速度為35 m/s;實(shí)驗(yàn)試件為圓柱體φ20 mm×90 mm,冷卻液為嘉實(shí)多Hysol R水基磨削液。

    (2)視頻采集設(shè)備及圖像處理軟件

    視頻采集使用SONY DVD805E攝像機(jī),像素為330萬(wàn),采集圖像大小為360×288,圖像處理軟件使用MATLAB2009b,圖片采樣頻率為10幀/s。

    (3)加工工件檢測(cè)設(shè)備

    英國(guó)Taylor Hobson圓度儀Talyrond290。

    3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

    3.2.1 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容

    磨削方式為切入磨削,磨削過(guò)程為粗磨→精磨→光磨。磨削實(shí)驗(yàn)分為兩組,分別使用不同的進(jìn)刀速度進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)(第一組:粗磨進(jìn)刀量為30 μm,粗磨進(jìn)刀速度為30 μm/s,精磨進(jìn)刀量為10 μm,精磨進(jìn)刀速度為20 μm/s,光磨延時(shí)時(shí)間為0.5 s;第二組:粗磨進(jìn)刀量為30 μm,粗磨進(jìn)刀速度為15 μm/s,精磨進(jìn)刀量為10 μm,精磨進(jìn)刀速度為10 μm/s,光磨延時(shí)時(shí)間為0.5 s。)將每幀圖像中的亮度值為1的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)并描點(diǎn),再將這些點(diǎn)連接,繪制出連續(xù)磨削時(shí)亮度值為1像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的變化,可以間接統(tǒng)計(jì)火花量的變化圖(如圖5、6所示。橫軸為時(shí)間軸;縱軸為亮度值為1的像素點(diǎn)的個(gè)數(shù))。

    3.2.2 對(duì)比分析

    對(duì)兩張圖進(jìn)行對(duì)比分析,第一組(圖5)中粗磨從第2 s至第3 s,火花量不連續(xù),在2.8 s處有跳動(dòng);精磨從第3 s至3.5 s,火花量有較大跳動(dòng);光磨從第3.5 s至第4 s,火花量仍然很大,超過(guò)了精磨,而且有跳動(dòng),說(shuō)明精磨不充分,有較多的磨削余量留給了光磨。第二組(圖6)中粗磨從第2 s至第4 s,火花基本連續(xù)無(wú)大跳動(dòng),磨削過(guò)程完整;精磨從第4 s至第5 s,火花平穩(wěn)且與粗磨間呈現(xiàn)階梯狀;光磨從第5 s至5.5 s,火花平穩(wěn)且與精磨間呈現(xiàn)階梯狀。

    3.3 檢測(cè)驗(yàn)證

    對(duì)加工工件進(jìn)行檢測(cè)(如圖 7、8 所示),第一組(圖7)加工出的工件圓度較差,輪廓呈三角形,第二組(圖8)加工出的工件圓度較好。說(shuō)明第二組參數(shù)確實(shí)更合理。當(dāng)磨削參數(shù)設(shè)定合理,則磨削火花穩(wěn)定,從而工件加工效果就好。所以可以通過(guò)對(duì)火花的研究來(lái)優(yōu)化磨削參數(shù)。

    4 結(jié)語(yǔ)

    使用視頻檢測(cè)設(shè)備可以對(duì)加工過(guò)程進(jìn)行最直觀的記錄,特別是加工時(shí)間短,加工火花小。傳統(tǒng)上,如果不是資深的磨削技師是很難確定磨削參數(shù)的。而通過(guò)本文方法,借助于MATLAB圖像工具箱對(duì)加工過(guò)程進(jìn)行數(shù)值分析,可以對(duì)加工參數(shù)的設(shè)定與優(yōu)化有科學(xué)指導(dǎo)作用。

    [1]朱錚濤.基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)圖像精密測(cè)量的關(guān)鍵技術(shù)研究[D].廣州;華南理工大學(xué),2004.

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