关于机械加工零件表面纹理缺陷检测分析

2020-03-11 03:00朱棒何嘉民
科学与财富 2020年34期
关键词:缺陷检测图像分割机械加工

朱棒 何嘉民

摘 要:现在社会工业生产竞争是非常比较的激烈的,对于产品质量控制非常关键的是机械加工零件表面纹理缺陷检测技术,这是生产过程中控制相关质量的关键手段。但在机械化自动化中,因为加工材料产生了一定的变化,对机械零件表面缺陷存在着一定程度的影响。但由于一些缺陷无法更好的用肉眼观察,因此要借助计算机进行相关的自动化视觉检测。由于机械加工存在的纹理缺陷直接影响到零件性能,因此,进行机械加工零件表面纹理缺陷检测分析十分重要,下面将针对机械加工零件表面纹理缺陷检测进行研究和分析,并提出自己的观点。

关键词:机械加工;纹理缺陷;图像分割;缺陷检测

本文对机械加工零件表面纹理方向性明确,对机械加工表面的纹理特点进行了具体的研究和详细的分析,并且实验中取得的结果也非常不错,也表明该实验适合机械加工表面纹路缺陷的具体性检测研究。检测中提出一种新的计算方法机械零件表面的纹理相关缺陷检测。该实验是对机械加工表面零件的图像进行相关变换,通过设计滤波器去处纹理的方法,进行新图阀的数值分割,既可以得到缺陷目标的二值图像,又可以经过图像的形式学运算方法除去纹理分割噪声和干扰因素,为了将缺陷目标与背景纹理的分离实现。

一、機械加工零件表面纹理缺陷产生的原因

1.1客观原因

生产零件的过程中,机械加工出现错误是必然的。由于加工过程中的刀具行程的变化、材料的本身相关属性、震动、刀具的损伤以及抛光处理没有精确具体等,都会在机械加工零件的表面形成凹痕、擦伤、外观变形、方向改变、不理想的光反射特性等等缺陷。这些纹理缺陷用数学方式表达比较复杂,所以用计算机进行自动视图检测比较困难。

1.2主观原因

机械的操作是人为性,工作质量与人的个人情况相关,工作时不认真,不自信,都很可能会零件表面纹理产生不利的影响。

二、机械加工零件纹理缺陷检测的步骤

总共包含五个相互关联的系统。图像数据采集系统、纹理缺陷检测系统、特征提取分支系统、特征分析子系统、分类子系统。这是一种使用皮制品表面纹理缺陷检测系统,本系统工作过程实际上就是在一个纹理画上实现缺陷目标搜索寻找的过程,搜索需要花费较长的时间。一种以统计学分析的机械零件加工零件表面纹理检测缺陷检测为方法的技术,由空间点对应模板匹配纹理缺陷的检测方法,采用相关函数计算和谱分析相结合的方法对三位纹理缺陷检测方法进行识别和尝试。新的计算方法较为简单的纹理缺陷检测的方法,首先需要对傅里叶进行相关的变换,用设计好的滤波器计算纹理产生的方向性,再通过傅里叶正反变换的到一副成像,对图像进行阀值进行分割,可以得到缺陷目标所对应的二值图像,最后通过图像形态学运算方法去处纹理分割,除去纹理分割噪声和某些干扰因素。

三、了解机械加工表面纹理缺陷检测系统

采用荧光光源系统、显微镜和CCD摄像机将对应的机械加工零件表面纹理图像采集,分析处理后传输的计算机,然后经过运算后快速进行傅里叶变换FFT计算频谱对应图像,同时采用频域滤波器增强缺陷纹理图像抑制损坏的背景纹理,在将傅里叶快速变换IFFT将其变换成初始的空间区域图像,最后使用图像分割的方法和图像形态学科分析运算,实现缺陷纹理和相关的背景纹理分离。

四、机械加工零件表面纹理特点的研究分析

加工的过程中,比如磨削、刨削等相关加工工艺出的零件表面,因为刀具行程的影响,在加工零件表面形成的纹理是各种各样的,一些是比较常见的纹理,纹理都有较强的方向性,条状形状分布较多。对于这种类型的机械零件加工表面图像做傅里叶变换频谱分析,得到的是相对应的频谱图是相反的纹理。这种纹理能够了解到,因为可以知道图像的能量主要分布在纹理方向的垂直线上,所以这些频谱的谱值产生的幅度较大。傅里叶是线性关系变换的,因此该空间的信息可以完完整整的保持在对应频率,其方向纹理的纹理特性,主要集中在频谱中中一些纹理方向垂直的具体方位上。如果通过频域滤波器对频谱主要能量聚集地方进行一定频率滤波的抑制作用,将这种方向的滤波进行纹理特征的削弱,将纹理性的相关缺陷增强,使纹理缺陷特征更容易识别和分类。

五、缺陷纹理的提取方法

对于滤波后形成的图像,背景纹理图像被抑制,所以缺陷纹理图像在一定程度上有效增强。然后可以采用简单的阀值分割的方法来区别分类缺陷纹理和背景纹理。由于阀值被处理分割后,不仅有缺陷的目标,还包括噪声点位,因此,需要对其进行更深入的相关处理,为了消除噪声造成的影响。并且噪声具有随机性,在图像中都是独立的点位,而缺陷都有各自的形状特征。通过这方面的实践可以知道,对图像进行开运算,不但能将这些孤立的点位消除,而且还能还能把图像分割产生的误差消除。因为开运算是一个先腐蚀收缩后膨胀的过程,它能将细小噪声消除和光滑平稳的边界物体作用。

六、对分析结果的讨论

为了能够将本文提出的纹理缺陷检测方法结果进行验证,本文采用两类样本图像进行了测试,其中一类是机械加工过程的一系列处理过程而自然形成的纹理缺陷的的相关图像。纹理缺陷包括不同大小的划痕、瑕疵点与傅里叶的频谱分割不均和沾点等。数据本文提出方法效果作用非常明显。以下是原因:第一,因为瑕疵、沾点的傅里叶频谱中,纹理的表现为随机产生缺陷,通过精准计算的滤波处理后,不仅仅纹理丢失的信息能够减少,并且滤波后图像缺陷和背景颜色产生灰度差别更加大,更容易区别分类,因此,瑕疵点检查出来的概率更高。

七、对零件表面纹理缺陷修理的意义

能够大大减少在工作生产中的有关错误,将机械化的水平很大程度上提高,从而提高劳动的生产效率,优化国家资源,提高资源的利用率,增加工厂的相关理论,提高相关生产的竞争力,在行业里更好的立足。

八、结束语

本文建立一种机械加工零件纹理图像检测的视觉检测的系统,并且机械加工零件表面纹理的处理特点,提出一种适合机械加工零件表面探测计算的方法。机械加工零件的表面存在对应的纹理缺陷,对产品的质量影响非常比较大。采用的检测手段,将这些缺陷检测出来是必须的。通过本文所提出的检测手段和检测方法,利用机械加工表面纹理图像检测的视觉检测方法,研究可以知道,这种纹理缺陷检测模式不仅所需要的数据计算量较少,而且基本上处理时间非常准时,同时,检测结果的准确性也很高,实用性也非常强。

参考文献:

[1]连璞.关于机械加工零件表面纹理缺陷检测方法的研究[J].南方农机,2018,49(23):193.

[2]曾继华.机械加工零件表面纹理缺陷检测[J].科技展望,2016,26(25):65.

[3]韩啸.机械加工零件表面纹理缺陷检测[J].科技创新与应用,2014(32):131.

[4]张明华.机械加工零件表面纹理缺陷检测分析[J].科技传播,2014,6(21):105+114.

(湖南南方通用航空发动机有限公司  湖南  株洲  412000)

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