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    基于目標(biāo)特征的機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)方法

    2017-01-20 09:34:29王誠(chéng)誠(chéng)李文森雷鳴管聲啟
    軟件 2016年4期
    關(guān)鍵詞:機(jī)械零件檢測(cè)方法

    王誠(chéng)誠(chéng) 李文森 雷鳴 管聲啟

    摘要:針對(duì)機(jī)械零件表面缺陷的特點(diǎn),提出了一種基于目標(biāo)特征的檢測(cè)方法。首先,通過(guò)對(duì)測(cè)試圖像進(jìn)行均值濾波,以消除噪聲對(duì)檢測(cè)的影響;其次,通過(guò)分析表面缺陷特征設(shè)置分割閾值,在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)分割;最后,采用形態(tài)學(xué)濾波消除噪聲和孤立點(diǎn)對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響。實(shí)驗(yàn)表明,本文采用的方法能夠有效抑制圖像背景干擾,能夠有效的實(shí)現(xiàn)機(jī)械零件表面缺陷準(zhǔn)確檢測(cè)。

    關(guān)鍵詞:機(jī)械零件;表面缺陷;目標(biāo)特征;檢測(cè)方法

    中圖分類號(hào):TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2016.04.009

    0 引言

    在機(jī)械零件加工以及使用過(guò)程中,機(jī)械零件表面會(huì)產(chǎn)生裂紋等缺陷,這些缺陷嚴(yán)重影響著機(jī)械零件表面質(zhì)量;因此,對(duì)這些機(jī)械零件表面質(zhì)量監(jiān)測(cè)有著重要意義。然而,傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法是由人工離線抽檢完成,這種方法依賴于檢驗(yàn)人員的檢驗(yàn),不能實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)產(chǎn)生的缺陷。圖像檢測(cè)技術(shù)可以通過(guò)對(duì)所采集圖像的進(jìn)行圖像處理,從而實(shí)現(xiàn)在線檢測(cè),而基于圖像處理的檢測(cè)技術(shù)關(guān)鍵在于圖像處理算法。

    目前,基于圖像處理的機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)方法很多,分別針對(duì)刀具、帶鋼、齒輪、軸承等的機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)提出了空間域檢測(cè)方法(邊緣檢測(cè)法、零均值化法)和小波域的檢測(cè)算法等。其中,零均值化方法是通過(guò)構(gòu)造零均值化圖,并采用閥值分割出缺陷區(qū)域,這種算法雖然簡(jiǎn)單,但檢測(cè)缺陷區(qū)域誤差較大;邊緣檢測(cè)方法是通過(guò)檢測(cè)缺陷邊緣實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的檢測(cè),這種方法只能提取缺陷的大致邊緣,不能檢測(cè)出完整缺陷區(qū)域;小波域的檢測(cè)算法是利用小波分解使正常區(qū)域信息與缺陷區(qū)域信息相分離,從而實(shí)現(xiàn)缺陷區(qū)域的檢測(cè)。

    然而,缺陷區(qū)域分割好壞很大程度上依賴小波濾波器構(gòu)造的性能,如何構(gòu)造小波濾波器是研究的難點(diǎn)問(wèn)題,目前沒(méi)有統(tǒng)一的方法。

    事實(shí)上,人類視覺(jué)系統(tǒng)在有先驗(yàn)知識(shí)的前提下,總是在視野中搜索與先驗(yàn)知識(shí)相匹配的檢測(cè)目標(biāo)特征,并對(duì)這些目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)先處理,這就是人類具有的檢測(cè)機(jī)制。如果將這種機(jī)制引入到機(jī)械零件表面王誠(chéng)誠(chéng)等:基于目標(biāo)特征的機(jī)械零件表面缺陷檢測(cè)方法缺陷檢測(cè)中,利用缺陷特征作為機(jī)械零件缺陷檢測(cè)條件,就有可能把注意力集中到缺陷所在的區(qū)域,從而避免環(huán)境因素對(duì)檢測(cè)的影響,實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷區(qū)域的準(zhǔn)確分割。為此,采用檢測(cè)目標(biāo)特征設(shè)定分割閾值,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械零件表面缺陷的準(zhǔn)確分割。

    1 機(jī)械零件表面缺陷均值濾波

    工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)所采集的圖像往往含有噪聲,為了消除其對(duì)后期缺陷檢測(cè)的影響,我們擬在所采集的圖像中滑動(dòng)進(jìn)行均值濾波。

    設(shè)圖像fj,j大小為M×N,則將圖像劃分為9×9的圖像窗口,然后每個(gè)窗口灰度均值為:

    (1)式中0≤i≤M-1,0≤i≤N-1。

    在計(jì)算每個(gè)子窗口灰度值后,將子窗口均值代替窗口中心的像素值;通過(guò)子窗口遍歷整幅圖像實(shí)現(xiàn)滑動(dòng)均值濾波。

    2 基于目標(biāo)分析的表面缺陷分割

    在先驗(yàn)知識(shí)條件下,人類視覺(jué)總是關(guān)注視場(chǎng)中與檢測(cè)目標(biāo)相同的特征,并對(duì)其特定特征區(qū)域進(jìn)行分析加工,以提高檢測(cè)快速性和準(zhǔn)確性。機(jī)械零件表面缺陷大小、形態(tài)各異,缺陷種類繁多;然而,這些缺陷又有其共同特征,這就是缺陷區(qū)域數(shù)目相比較背景總是比較稀少的,如果能夠利用這個(gè)特性,就能夠節(jié)省計(jì)算機(jī),準(zhǔn)確的分割出缺陷信息。通常稀少目標(biāo)必須滿足以下條件:

    (1)目標(biāo)區(qū)域必須與背景區(qū)域存在一定的區(qū)分度,存在一定的對(duì)比度;

    (2)目標(biāo)區(qū)域數(shù)目與背景區(qū)域數(shù)目相比較是很少的。

    為了滿足上述條件,采用公式(1)如下:

    (1)

    其中,F(xiàn)max(i,j)表示機(jī)械零件圖像(i,j)處的大于δotsu的像素點(diǎn),δotsu為最大類間方差確定的閾值;Frarity表示目標(biāo)興趣區(qū)域的稀少度,其數(shù)值越大表明越稀少;num[Fmax(n+1))、num[Fmax(n)分別表示在[δotsu,255]之間進(jìn)行N等分得到一系列閾值δ(1)…δ(n-1)、δ(n)…δ(N)中的第n+l和n次分割時(shí)所獲得興趣區(qū)域數(shù)目;Frarity(max)表示最佳稀少度,即前后相鄰兩次分割后興趣區(qū)數(shù)目差最大,這說(shuō)明興趣區(qū)域數(shù)目已經(jīng)迅速的變成稀少。

    根據(jù)公式(1),找出最佳稀少度對(duì)應(yīng)的閾值δ(n+1),采用閾值δ(n+1)分割興趣區(qū),興趣區(qū)域必須滿足公式(2):

    (2)

    圖1示例中,在第3、4次分割檢測(cè)興趣區(qū)數(shù)目差值最大,即稀少度最大;因此,確定分割閾值δ(4),如圖2(c)所示,能夠有效分割缺陷區(qū)域信息。

    3 形態(tài)學(xué)濾波

    機(jī)械零件表面缺陷圖像分割后所得到的區(qū)域,通常含有一定噪聲和較小的孤立點(diǎn);為了消除這部分信息對(duì)缺陷的影響,本文采用先膨脹、后腐蝕的

    形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算操作;通過(guò)閉運(yùn)算不僅能平滑濾波,而且還能夠除去區(qū)域中的小孔,填平狹窄的斷裂、細(xì)長(zhǎng)的溝壑以及輪廓的缺口。

    設(shè)二值圖像為I,其連通域設(shè)為x,結(jié)構(gòu)元素為S,當(dāng)一個(gè)結(jié)構(gòu)元素s的原點(diǎn)移到(x,y)處時(shí),我們將其記作Sxy。此時(shí)圖像X被結(jié)構(gòu)元素S閉運(yùn)算的運(yùn)算可表示如式(3):

    (3)

    4 實(shí)驗(yàn)與分析

    為了驗(yàn)證本文算法分割效果,分別選取車削刀具磨損、齒輪裂紋、帶鋼缺陷作為檢測(cè)目標(biāo),分割結(jié)果如圖3所示。可以看出,采用本文方法能夠有效分割出缺陷區(qū)域。

    為了驗(yàn)證本文算法的檢測(cè)準(zhǔn)確率,分別選取車削刀具磨損、齒輪裂紋、帶鋼缺陷圖像各100幅進(jìn)行試驗(yàn)。其具體步驟為:首先,采用檢測(cè)人員對(duì)測(cè)試圖像的缺陷區(qū)域進(jìn)行人工標(biāo)記,并計(jì)算缺陷的面積;然后,對(duì)測(cè)試圖像采用本文算法進(jìn)行分割,并統(tǒng)計(jì)前景目標(biāo)的面積;最后,將人工標(biāo)記區(qū)域面積與本文分割出來(lái)的缺陷區(qū)域面積進(jìn)行對(duì)比,當(dāng)誤差小于10%,認(rèn)為被準(zhǔn)確檢測(cè)。試驗(yàn)試驗(yàn)結(jié)果表明,三種缺陷檢測(cè)準(zhǔn)確率分別達(dá)到了98%、95%、97%,具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。

    5 結(jié)論

    本文通過(guò)分析機(jī)械零件表面缺陷特征,提出基于檢測(cè)目標(biāo)特征挖掘的缺陷檢測(cè)方法;利用機(jī)械零件表面缺陷共性特征,確定圖像分割閾值,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷目標(biāo)的分割;在此基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)械零件表面缺陷的準(zhǔn)確檢測(cè);由于本文采用算法簡(jiǎn)單、計(jì)算量減少,很容易實(shí)現(xiàn)硬件化,從而為在線快速自動(dòng)檢測(cè)提供了途徑。

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