基于RULBP與GLCM的已加工工件表面紋理特征表征 *

袁 軍 劉麗冰 陳英姝 楊澤青 張艷蕊 馮 凱

(①河北工業(yè)大學機械工程學院，天津 300401；②光電信息控制和安全技術重點實驗室,天津 300308)

和傳統(tǒng)制造業(yè)相比，現(xiàn)代制造業(yè)正朝向智能化發(fā)展，刀具作為切削加工的直接執(zhí)行者，對其進行狀態(tài)監(jiān)測是先進制造技術的重要環(huán)節(jié)。研究表明[1]，進行刀具狀態(tài)監(jiān)測，不僅能提高刀具的利用率，同時也可避免因刀具過度磨損而造成的工件廢品和機床故障。此外，準確感知刀具的實時加工狀況，可避免因刀具發(fā)生急劇磨損而造成的加工工件表面精度的降低。因此，對加工過程中機床刀具的狀態(tài)感知顯得尤為重要。

工件表面紋理是機床刀具在工件表面切削時形成的切削層殘留面積。當?shù)毒叩牡度袖h利時，切削后形成的工件表面紋理非常清晰，且連續(xù)性較好。隨著刀刃磨損量的變大，刀刃的鈍圓半徑將變大，刀刃與工件之間的摩擦力也將變大，切削過程的穩(wěn)定性將變差，所形成的工件表面紋理將變得雜亂無章。因此，已加工工件表面紋理蘊含著豐富的能反映刀具磨損狀況的信息。由于已加工工件表面的紋理特征與刀具的磨損狀況有著直接緊密的聯(lián)系，不同磨損狀況的刀具切削所形成的表面紋理形態(tài)各不相同，所以可通過已加工工件表面的紋理特征來判斷刀具的磨損狀況。

常用的紋理特征提取方法可大致分為4類：結構分析方法、模型分析方法、信號處理分析方法及統(tǒng)計分析方法[2]。

結構分析方法假設紋理基元之間具有規(guī)范的空間分布關系，認為紋理基元可以分離出來, 并以紋理基元的特征和排列規(guī)則來進行紋理分割。該方法強調(diào)紋理特征的規(guī)律性, 僅適用于分析規(guī)則紋理, 而刀具發(fā)生磨損后，在工件表面上形成的紋理將變得雜亂無章，因此，結構分析方法不適用于已加工工件表面的紋理特征提取。

模型分析方法是一種基于紋理圖像建模的分析方法, 該方法將紋理特征的提取歸結為模型參數(shù)的估計過程。因此，如何有效得到最優(yōu)參數(shù)成為模型分析方法的研究重點和難點。而已加工工件表面的紋理特征難以用單一的數(shù)學模型來表示，所以應用此分析方法將變得非常困難且難以計算。

信號處理分析方法的原理是利用線性變換或濾波器將紋理轉到變換域, 再利用某種能量準則來提取紋理的特征。該方法認為不同的紋理具有不同的頻域能量分布。但應用該方法處理后的空間域分辨率不高，且對非規(guī)則的紋理處理效果欠佳[3]。因此，該分析方法不能有效地應用于工件表面的紋理特征提取。

統(tǒng)計分析方法的原理簡單，易于實現(xiàn)。其中，局部二值模式 (local binary pattern，LBP) 具有計算簡單、灰度不變性和旋轉不變性的優(yōu)點，在統(tǒng)計分析方法中占有重要的一席，得到了人們的青睞。尤其是改進型的RULBP，具有更強的鑒別力和較少的直方圖維數(shù)，非常適合紋理特征的提取[4]。但LBP的計算原理僅統(tǒng)計圖像微觀結構出現(xiàn)的頻次，不具備分析圖像宏觀結構的特點。當不同圖像的微觀結構相同而宏觀結構不同時，難以用LBP實現(xiàn)區(qū)分[5]。

GLCM是被人們普遍認可的另外一種統(tǒng)計分析方法，它具有較強的辨別能力，魯棒性較好。GLCM的計算原理是統(tǒng)計灰度圖中相距某一距離的具有某一灰度值的像素對出現(xiàn)的概率，能從宏觀方面來描述圖像的紋理特性。

RULBP的計算原理是通過比較圖像某一像素點與其周圍相鄰像素點之間的灰度值關系來進行模式計算的，因此，基于RULBP進行圖像特征提取具有窗口局限性，只能反映圖像的微觀特征。GLCM的計算原理是通過研究圖像像素灰度值的空間相關性來表達紋理特征的，描述的是圖像整體結構特征，能夠提取圖像紋理的宏觀特征。

基于以上分析，本文利用統(tǒng)計方法中的RULBP提取工件表面紋理的微觀結構特征，利用GLCM提取工件表面紋理的宏觀結構特征，結合RULBP與GLCM，全面提取工件表面紋理的“微宏觀”結構特征，以便更加細致準確地表征已加工工件表面的紋理特征。

1 基于RULBP的特征提取

LBP通過比較某一窗口內(nèi)某一像素點與其鄰域像素點的灰度值大小關系來表達圖像的灰度特征，它最早由Pietikaeinen M等人提出[6]。其基本原理是首先通過像素點之間的灰度值大小關系得出圖像的模式，再統(tǒng)計該模式在圖像中出現(xiàn)的頻次，進而得到圖像各個微觀結構的出現(xiàn)頻次。

最初的LBP算子是定義在3×3的窗口上，如圖1所示。

計算過程為：將圖像中心像素點A0的灰度值與其相鄰的8個像素點(A1，A2，… ，A8)的灰度值進行大小比較，若其灰度值小于相鄰像素點的灰度值，則給相鄰的像素點賦值為 1，否則賦值為 0。于是，A1，A2，…，A8這8個相鄰像素點將會被重新賦值1或0。然后按照制定的順序?qū)⑦@8個值分別與位置權值相乘再相加，最終得到的這個新值就是中心像素點A0的LBP值。

后來，Ojala 等人又進一步改進了LBP算子，相繼提出了旋轉不變型的LBP算子、均勻型的LBP算子及旋轉不變均勻算子的RULBP[4]。

因此，本文可基于RULBP的統(tǒng)計直方圖提取其均值、方差、歪斜度、峰態(tài)、能量和熵6種統(tǒng)計特征來表征工件表面紋理圖像的微觀結構。

2 基于GLCM的特征提取

GLCM是一種統(tǒng)計概率矩陣，它反映了圖像中在方向θ、相距距離為d上的兩個像素的聯(lián)合分布情況。其表達式為：

(1)

式中：(x,y)為像素點的坐標，Δx和Δy為偏移矢量，m和n分別為兩個像素點的灰度值，d為選擇的生成步長，θ為生成方向，常取0°、45°、90°和135°。

從GLCM的定義可知，它是用來統(tǒng)計圖像中相距某一位置關系的兩個像素點之間具有某種灰度關系時出現(xiàn)的頻率，反映的是圖像的宏觀結構特點。因此，可利用GLCM來提取工件表面紋理圖像的宏結構特征。

紋理圖像經(jīng)GLCM處理后可得到14種不同的統(tǒng)計特征[7-8]，計算過程耗時較長。因此，研究者們嘗試著對其改進。Ulaby等學者研究發(fā)現(xiàn)[9]：在由 GLCM得到的14個統(tǒng)計特征中，只有對比度、相關性、能量及局部均勻性是不相關的，且這4個統(tǒng)計特征也能給出較滿意的分類效果；文獻[10]研究得出：在這14個統(tǒng)計特征中，熵和對比度是區(qū)別度最大的兩個統(tǒng)計特征；文獻[11]通過分析GLCM的計算過程，得出了相關性、對比度及熵是14個統(tǒng)計特征中最不相關的3個特征。

基于以上研究，本文參考文獻[9-11]，利用GLCM來提取對比度、局部均勻性、能量、熵和相關性這5個圖像紋理特征，既能減少計算量，又能給出較高的分類精度。

這5個統(tǒng)計特征的計算表達式如下：

(1)對比度：反映紋理圖像的局部灰度變化，公式如下所示：

I=∑m∑n(m-n)2P(m,n;d,θ)

(2)

(2)局部均勻性：反映相鄰像素間的相似性，公式如下所示：

(3)

(3)能量：反映紋理圖像的灰度分布情況和紋理的粗細度，公式如下所示：

E=∑m∑nP(m,n;d,θ)

(4)

(4)熵：統(tǒng)計紋理分布的隨機性，公式如下所示：

H=-∑m∑nP(m,n;d,θ)logP(m,n;d,θ)

(5)

(5)相關性：反映圖像中像素灰度級的線性依賴性，公式如下所示：

(6)

(7)

式中：μ1和μ2分別為圖像中行和列的平均值，σ1和σ2分別為圖像中行和列的方差。

3 試驗驗證

3.1 實驗設計

為在型號為CY-VMC850的立式加工中心上固定切削工件，工件材料為Q235B，長、寬、高分別為200 mm、100 mm、40 mm，采用超硬含鈷立銑刀進行銑削加工。為能更加準確地驗證所提方法的有效性和魯棒性，進行了多工況的刀具磨損試驗。

在試驗過程中，每組工況都取全新的刀具進行切削試驗，并在每次走刀結束后測量刀具的磨損量，直至刀具失效后結束本組試驗。

刀具磨損的多工況試驗設備型號如表1所示：

表1 試驗設備及工件

刀具磨損的多工況試驗設計如表2所示。

表2 多工況正交試驗設計

工件表面紋理圖像的采集如圖5所示。

在利用工業(yè)CCD相機進行工件表面紋理圖像的采集時，因不可避免地受到噪聲、光照、抖動等外界因素的影響，紋理圖像的質(zhì)量會下降，這對后續(xù)工件表面紋理特征的提取非常不利。因此，我們需要對獲取的紋理圖像進行去噪和增強，以保證紋理圖像的質(zhì)量。鑒于自適應中值濾波的圖像去噪效果[12]，本文選用自適應中值濾波進行工件表面紋理圖像的去噪處理。鑒于多尺度Retinex算法的圖像增強效果[13]，應用多尺度的Retinex算法實現(xiàn)工件表面紋理圖像的增強處理。

圖6分別為利用工業(yè)CCD相機獲取的某一張工件表面紋理原始圖像和經(jīng)預處理后得到的圖像：

從圖6可知：獲取的工件表面紋理原始圖像經(jīng)預處理后，其紋理特征變得更加突出，為后續(xù)的紋理特征提取提供了便利。

3.2 結果分析

在主軸轉速為2 000 r/min，切削深度為1 mm，進給量為500 mm/min的試驗工況下，基于RULBP得到的圖像微觀特征如表3所示，基于GLCM得到的圖像宏觀特征如表4所示。限于篇幅，表3和表4列出了其中一部分歸一化特征值，其他工況情況類似，不再逐一列出。

由表3和表4可知，在切削參數(shù)不變的設定工況下，提取的工件表面微觀特征或宏觀特征都隨刀具的磨損狀況變化而變化，且有大致的變化趨勢。例如：隨刀具磨損量的增加，基于RULBP提取的局部二值模式種類均值呈增加趨勢，基于GLCM提取的對比度均值呈減小趨勢。

表3 基于RULBP的圖像微觀特征

表 4基于GLCM的圖像宏觀特征

為驗證本文所提工件表面紋理特征提取方法的有效性和魯棒性，在多工況的刀具磨損試驗條件下，同常用的紋理特征提取方法LBP及GLCM進行了比較。在分類器的選擇方面，與常用的單一分類器(神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機和隱馬爾科夫模型等)相比，集成學習分類器隨機森林具有明顯的優(yōu)勢，很多應用實例證實了隨機森林的優(yōu)越性[14-17]。因此，我們選用隨機森林分類器進行刀具磨損狀況的識別。

在利用隨機森林進行分類識別的過程中，因訓練樣本和測試樣本的選取是隨機的，所用我們重復進行10次分類識別，最終選取10次識別結果的平均值作為最終識別結果。

基于LBP統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率如圖7所示。

由圖7可知：基于LBP統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率并不理想，且不同工況間識別準確率的波動范圍較大。

產(chǎn)生這種識別效果不佳的原因是和LBP的計算原理有關的，LBP在計算過程中僅關注工件表面紋理圖像的微結構出現(xiàn)頻次，不能從宏觀意義上來分析整張紋理圖像的結構特點。若不同紋理圖像的微結構出現(xiàn)頻次相同，但由這些微結構組合而成的宏結構不同時，就無法利用LBP來區(qū)別分類。因此，僅基于LBP來進行工件表面紋理圖像的特征提取達到的分類效果不佳。

基于GLCM統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率如圖8所示。由圖8可知：基于GLCM統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率也不理想，但不同工況間的識別穩(wěn)定性方面要稍好些。

同樣，造成這種識別效果不佳的情況與GLCM的計算原理有關，GLCM在計算時能從宏觀方面來分析整張工件表面紋理圖像的宏結構特點，但不能同時關注紋理圖像的微結構特點。若不同工件表面紋理圖像的宏結構相似，但微結構不同時，就難以用GLCM來區(qū)別分類。因此，僅基于GLCM來進行工件表面紋理圖像的特征提取達到的分類效果同樣不佳。

基于RULBP與GLCM相結合的統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率如圖9所示。

由圖9可知,基于RULBP與GLCM相結合的統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率明顯提高，且不同工況間的識別穩(wěn)定性變得更好。因RULBP關注工件表面紋理圖像的微結構特點，GLCM關注工件表面紋理圖像的宏結構特點，二者結合可全面提取紋理圖像的微宏觀結構特征，使得識別準確率得到了明顯提高。

通過立銑刀的多工況磨損試驗，綜合圖7～9可知,基于RULBP與GLCM相結合的統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率明顯高于基于LBP或GLCM的統(tǒng)計特征提取的刀具磨損狀況識別準確率。而且，基于RULBP與GLCM相結合的刀具磨損狀況識別準確率的識別結果波動性最小，識別魯棒性最好。

從這9組不同工況的識別結果可知，基于RULBP與GLCM共同提取的工件表面紋理特征比常用的基于LBP或GLCM得到的紋理特征對刀具的磨損更為敏感，更能準確反映刀具的磨損狀況。

4 結語

針對銑刀切削后形成的工件表面紋理，提出了一種基于RULBP與GLCM相結合的已加工工件表面紋理特征表征方法，并同常用的LBP及GLCM紋理特征提取方法進行了比較。結果表明：

(1)常用的LBP紋理特征提取方法雖能有效地提取出反映刀具磨損狀況的敏感特征，但是識別效果不佳。而且LBP直方圖的維數(shù)過高，提取統(tǒng)計特征值的時候計算量太大，不利于后續(xù)的模式識別計算。

(2)常用的GLCM紋理特征提取方法也能有效地提取出反映刀具磨損狀況的敏感特征，但識別效果同樣不佳。

(3)本文提出利用RULBP與GLCM共同提取紋理圖像中反映刀具磨損狀況的敏感特征，識別效果明顯提高，且識別魯棒性較好。

本研究的試驗條件為多工況銑削加工，對于多工況的車削及磨削，所提出的工件表面紋理特征表征方法是否同樣有效是下一步的研究工作。