機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測(cè)技術(shù)與實(shí)踐

鄒　芳（臺(tái)州市方林汽車(chē)檢測(cè)有限公司，浙江臺(tái)州318000）

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機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測(cè)技術(shù)與實(shí)踐

鄒芳
（臺(tái)州市方林汽車(chē)檢測(cè)有限公司，浙江臺(tái)州318000）

摘要：隨著工業(yè)生產(chǎn)的迅猛發(fā)展，機(jī)械工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化水平越來(lái)越高，對(duì)機(jī)械加工零件的質(zhì)量與精度的要求也越來(lái)越高，因此對(duì)生產(chǎn)過(guò)程及產(chǎn)品質(zhì)量的控制就變得越來(lái)越重要。而這其中一個(gè)非常重要的方面就是對(duì)機(jī)械加工零件表面紋理缺陷進(jìn)行檢測(cè)和控制，在一些對(duì)加工精度和表面質(zhì)量要求較高的工業(yè)中尤為需要。而有效的、可靠的檢測(cè)技術(shù)能夠大大的提高工業(yè)運(yùn)行的自動(dòng)化水平。

關(guān)鍵詞：機(jī)械加工零件；表面紋理；缺陷檢測(cè)

當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)處于高度競(jìng)爭(zhēng)的狀態(tài)，而其決定因素就在于機(jī)械加工零件的質(zhì)量，零件質(zhì)量的好壞基本上決定了工業(yè)生產(chǎn)的部門(mén)的興衰。因此工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行質(zhì)量控制就成了各個(gè)部門(mén)共同關(guān)注的課題，各種質(zhì)量控制技術(shù)與手段也被研發(fā)出來(lái)。而其中一個(gè)重要的產(chǎn)品質(zhì)量控制技術(shù)就是機(jī)械零件表面紋理缺陷檢測(cè)技術(shù)。在機(jī)械自動(dòng)化加工過(guò)程中，有多種因素如刀具行程與損傷、零件材質(zhì)等等，會(huì)影響機(jī)械加工零件的質(zhì)量，造成機(jī)械加工零件表面擦傷、變形等缺陷，影響產(chǎn)品質(zhì)量，也會(huì)給機(jī)械的運(yùn)行造成很大的隱患。雖然很多缺陷如紋理缺陷人類(lèi)肉眼可以進(jìn)行識(shí)別，但是人力成本就會(huì)大大增加，也不適應(yīng)現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的自動(dòng)化運(yùn)行。而如何能夠使用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)零件表面的紋理缺陷進(jìn)行自動(dòng)、實(shí)時(shí)地檢測(cè)就成了一個(gè)亟須解決的問(wèn)題。本文根據(jù)機(jī)械加工零件表面的紋理特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單的紋理缺陷檢測(cè)方法，通過(guò)利用一種視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)和圖像頻域?yàn)V波器，排除背景紋理的干擾并使缺陷紋理的圖像進(jìn)一步增強(qiáng)，再把背景紋理和缺陷紋理的圖像進(jìn)行二值分割，從而得到缺陷紋理的檢測(cè)圖。這種檢測(cè)方法具有計(jì)算量少、速度快、結(jié)果準(zhǔn)確率高、可以做到實(shí)時(shí)檢測(cè)等特征，因此具有較強(qiáng)的開(kāi)發(fā)價(jià)值。

1　機(jī)械加工表面紋理缺陷檢測(cè)系統(tǒng)框圖

機(jī)械加工零件表面的紋理具有紋理方向性較強(qiáng)的特點(diǎn)，因此可以根據(jù)這一特點(diǎn)來(lái)設(shè)計(jì)一種簡(jiǎn)單的紋理缺陷檢測(cè)方法。主要利用的工具是傅里葉變換及反變換，先用傅立葉變換來(lái)處理取得的圖像，然后用一種濾波器把零件表面紋理的方向性影響消除，再對(duì)其進(jìn)行傅里葉反變換處理，從而得到一幅新圖像。通過(guò)閾值分割及圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算方法，既能得到二值圖像，也能夠有效消除各種干擾，并有效分離缺陷目標(biāo)與背景紋理，從而可以對(duì)零件表明紋理缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)。具體來(lái)說(shuō)，其獲取圖像的方式是利用顯微鏡、熒光光源系統(tǒng)及CCD攝像機(jī)，計(jì)算頻譜圖像則是用傅里葉變換FFT，而消除紋理方向性影響則用頻域?yàn)V波器，其主要做法是抑制背景紋理，增強(qiáng)有缺陷的紋理圖像。傅里葉反變換IFFT則能夠?qū)D像還原成為空間域圖像，再進(jìn)行圖像的分割和分離［1］。具體操作過(guò)程如下圖：

圖1　紋理缺陷檢測(cè)系統(tǒng)框圖

2　機(jī)械加工零件表面紋理缺陷特征分析

機(jī)械生產(chǎn)加工往往要經(jīng)過(guò)多個(gè)工序，而且具有多種不同的加工工藝，如銑削、磨削、刨削等等，由于工序及工藝的差異，其刀具行程也是不同的，這必然會(huì)導(dǎo)致零件表面出現(xiàn)各種紋理［2］。但是總體來(lái)說(shuō)，這些紋理具有一些典型的特征，如紋理的方向性較強(qiáng)，而且往往呈現(xiàn)出條紋狀，如圖2所示。利用傅里葉變換對(duì)這些圖像做了頻譜分析之后，我們就能得到與這些圖像相對(duì)應(yīng)的頻譜幅值圖像，即圖3所示。

圖2　機(jī)械加工零件表面紋理圖像

圖3　機(jī)械加工零件表面圖像的頻譜圖

在具體的操作實(shí)踐中，我們發(fā)現(xiàn)機(jī)械加工零件表面的紋理缺陷所呈現(xiàn)出來(lái)的圖像能量主要是以垂直紋理方向?yàn)橹鳎艽擞绊?，我們往往能在特定區(qū)域的像素點(diǎn)上得到幅值較大的頻譜。而且我們使用的傅立葉變換是一種具有線性性質(zhì)的變換工具，故而可以較為全面地把空域圖像所顯示的信息能量保持到頻域中。而在頻譜圖中有一些方向與紋理方向垂直的地方，就能夠充分反映零件表面方向紋理的紋理屬性。而要想將零件表面所呈現(xiàn)出的方向紋理的紋理特征盡可能地削弱或者消除，則可以利用頻域?yàn)V波器對(duì)集中在頻譜中特定區(qū)域的能量進(jìn)行抑制濾波，這樣的話能夠有效的把缺陷紋理進(jìn)一步增強(qiáng)，從而有利于對(duì)其進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。而如果所得到的圖像呈現(xiàn)出多種紋理方向的時(shí)候，在與這些紋理方向垂直的方向上就會(huì)有較多的頻譜能量相對(duì)集中，因此這時(shí)候要利用濾波器將這些能量濾除，從而能夠消除這些方向上的圖像紋理特征，有利于進(jìn)行識(shí)別。

在機(jī)械零件加工過(guò)程中，由于環(huán)境較為復(fù)雜，影響因素較多，如果從缺陷紋理的方向來(lái)看，其產(chǎn)生的表面紋理缺陷往往在方向上與加工過(guò)程產(chǎn)生的主紋理方向有所差異，也可能會(huì)出現(xiàn)缺陷紋理分布角度上相對(duì)均勻，所呈現(xiàn)出的方向性較弱。如果從缺陷紋理的能量上來(lái)看，一般來(lái)說(shuō)主紋理的頻譜能量往往會(huì)大于缺陷紋理所呈現(xiàn)出的頻譜能量，而且相差幅度較大，這樣的話找出頻譜能量更加集中的主紋理方向就比較容易。通過(guò)工具把主紋理方向上的頻譜濾除掉，就能夠把缺陷紋理的圖像剩下來(lái)，再把這些圖像進(jìn)行二值分割，就能夠提取到缺陷紋理了。

從實(shí)踐來(lái)看，我們所設(shè)計(jì)的這種方法能夠有效自動(dòng)地確定主紋理的方向。即便是被檢測(cè)的零件位置出現(xiàn)偏移或者旋轉(zhuǎn)時(shí)，濾波器也會(huì)隨之偏移或者旋轉(zhuǎn)，其目標(biāo)就是能夠始終對(duì)高功率頻譜帶進(jìn)行追蹤和過(guò)濾，從而保證零件表面紋理缺陷檢測(cè)的旋轉(zhuǎn)不變性。

3　機(jī)械加工零件表面缺陷紋理的提取方法

這些圖像經(jīng)過(guò)濾波器的過(guò)濾之后，能夠很好地把缺陷紋理的圖像進(jìn)行增強(qiáng)并凸顯出來(lái)，而其余的背景紋理圖像則被抑制或消除，這樣我們就能夠把背景紋理和缺陷紋理通過(guò)閾值分割的方法區(qū)分開(kāi)來(lái)。但是在實(shí)際操作中我們發(fā)現(xiàn)，在對(duì)圖像進(jìn)行分割后，除了被增強(qiáng)的缺陷紋理以外，還會(huì)存在一些噪聲點(diǎn)，這也會(huì)在一定程度上影響最后的檢測(cè)結(jié)果，因此需要對(duì)這些噪聲點(diǎn)進(jìn)行處理，盡可能地消除其對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。這些噪聲點(diǎn)和缺陷目標(biāo)相比還是有一定的差別的，在二值圖像上，缺陷目標(biāo)呈現(xiàn)出固定的形狀，有規(guī)律可循，而噪聲點(diǎn)是隨機(jī)分布的，在圖像上呈現(xiàn)出的是一個(gè)個(gè)孤立的點(diǎn)。相對(duì)來(lái)說(shuō)兩者是比較好區(qū)分的，需要運(yùn)用的工具就是開(kāi)運(yùn)算，開(kāi)運(yùn)算能夠有效地消除細(xì)小噪聲和讓較大物體的邊界更加平滑。實(shí)踐證明，通過(guò)開(kāi)運(yùn)算的先腐蝕、后膨脹，就能夠有效地消除這些孤立的噪聲點(diǎn)，同時(shí)也能極大地消除圖像分割的誤差［3］。

4　實(shí)驗(yàn)證明與結(jié)果分析

在試驗(yàn)中，為了獲得更客觀、準(zhǔn)確的結(jié)果，往往要采取不同的樣本進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，在本實(shí)驗(yàn)中，我們也選擇了兩類(lèi)樣本圖像進(jìn)行對(duì)比測(cè)試，來(lái)對(duì)機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測(cè)技術(shù)的效果進(jìn)行檢驗(yàn)。一種樣本圖像是在自然生產(chǎn)加工過(guò)程中，經(jīng)過(guò)銑削、磨削、刨削、拋光等一系列工序而產(chǎn)生的紋理圖像，這種圖像的缺陷紋理往往是受到外力作用而自然形成的；另一種是后期人工制作的紋理圖像，即把原來(lái)沒(méi)有缺陷紋理的圖像與其他不同類(lèi)型紋理缺陷的圖像相疊加，人工合成一幅新的紋理圖像。這兩種樣本圖像的選擇對(duì)比往往能夠更加準(zhǔn)確。從對(duì)比情況來(lái)看，紋理圖像中呈現(xiàn)出來(lái)的紋理缺陷存在較大的差異，其表現(xiàn)出的劃痕瑕疵或者玷點(diǎn)等在大小、形狀上都各不相同，我們把這些紋理缺陷分別用字母來(lái)表示，劃痕用字母A表示，瑕疵（面積較?。┯肂表示，玷點(diǎn)（面積較大）用C表示。經(jīng)過(guò)檢測(cè)，其測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1　紋理缺陷測(cè)試不同方法檢測(cè)正確率對(duì)比

本次實(shí)驗(yàn)選取的零件表面樣本圖像共有140幅，通過(guò)顯微鏡進(jìn)行10倍的放大，得到尺寸為256× 256pixels的圖像，經(jīng)過(guò)處理，識(shí)別出的缺陷紋理共有7種類(lèi)型。在本次檢測(cè)過(guò)程中，每幅圖像的平均用時(shí)僅為1.13秒，而且是在配置奔騰4/2.0G主頻/ 256MRAM的電腦上進(jìn)行操作的。

另外，在傅里葉頻譜中，通過(guò)對(duì)表現(xiàn)為隨機(jī)紋理的瑕疵、玷點(diǎn)進(jìn)行濾波處理后，我們發(fā)現(xiàn)，對(duì)其的檢測(cè)正確率較高，一方面是紋理信息較為完全的保留了，另一方面，經(jīng)過(guò)濾波后，樣本圖像中缺陷紋理和背景在顏色上形成了較大的差異，所以缺陷呈現(xiàn)更加明顯。本系統(tǒng)基本能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)機(jī)械加工過(guò)程的實(shí)時(shí)檢測(cè)，雖然目前來(lái)說(shuō)其監(jiān)測(cè)速度是比較快的，但是我們也發(fā)現(xiàn)，在檢測(cè)系統(tǒng)運(yùn)行的過(guò)程中，F(xiàn)FT 和IFFT所消耗的時(shí)間較長(zhǎng)，占檢測(cè)總時(shí)間的90%以上，因此還有較大的改進(jìn)空間，比如使用硬件來(lái)計(jì)算FFT和IFFT，將大大的加快檢測(cè)的速度。但是我們也必須要承認(rèn)，本檢測(cè)方法也存在一定的不足，比如由于劃痕會(huì)呈現(xiàn)出一定的方向性，如果這種方向和機(jī)械加工紋理的方向相同的時(shí)候，就會(huì)很難發(fā)現(xiàn)，影響檢測(cè)的效果。

但是經(jīng)過(guò)綜合對(duì)比，本檢測(cè)方法不論是在計(jì)算量、紋理缺陷的類(lèi)型、檢測(cè)速度還是在檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率上都要明顯高于其他檢測(cè)方法，因此本檢測(cè)方法更具有實(shí)用性，非常值得開(kāi)發(fā)研究。

［參考文獻(xiàn)］

［1］黎明，馬聰，楊小芹.機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測(cè)［J］.中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)，2004（3）：318-322.

［2］劉麗萍.淺析影響機(jī)械加工零件表面質(zhì)量的因素及其改進(jìn)策略［J］.機(jī)電信息，2011（30）：121-123.

［3］張曉波.基于圖像處理技術(shù)的表面缺陷自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)的研究［D］.天津大學(xué)，2004.

Surface Texture Defect Detection Technology and Practice of Machining Parts

ZOU Fang
（Taizhou Fanglin Automotive Testing Co.，Ltd，Taizhou 318000，China）

Abstract:with the rapid development of industrial production，the automation level of machinery industry becomes higher and higher，and the requirements for precision and quality of machining parts are also getting higher，so the control of production process and product quality becomes more and more important. And one important aspect is surface texture defect detection and control，which is particularly needed for those industries with high demand for processing precision and surface quality. Valid and reliable detection technology can greatly improve the automation level of industrial operation.

Key words:machining parts；surface texture；defect detection

中圖分類(lèi)號(hào)：TH161；TP274.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2095-8153（2016）02-0109-03

收稿日期：2016-01-25

作者簡(jiǎn)介：鄒芳（1983-），女，漢族，山東萊蕪人，臺(tái)州市方林汽車(chē)檢測(cè)有限公司助理工程師。