基于灰度共生矩陣和神經網絡的Si3N4陶瓷推擠加工表面紋理分析

田欣利，王龍，王望龍，唐修檢，吳志遠

（裝甲兵工程學院裝備再制造技術國防科技重點實驗室，北京100072）

基于灰度共生矩陣和神經網絡的Si3N4陶瓷推擠加工表面紋理分析

田欣利，王龍，王望龍，唐修檢，吳志遠

（裝甲兵工程學院裝備再制造技術國防科技重點實驗室，北京100072）

基于邊緣破碎效應驅動裂紋軟推擠加工是一項新穎的加工技術。通過采集Si3N4陶瓷的軟推擠加工表面形貌，運用灰度共生矩陣（GLCM）分析了對比度、熵、相關性3個特征參數與加工表面紋理分布的內在關系。通過徑向基網絡和競爭層網絡兩類神經網絡的分工協作，對不同加工參數下已加工表面的紋理特征進行預測和分類，其預測結果的相對誤差能控制在5%之內。隨著對比度和熵越大，相關性越小；分類等級越大，表面平整程度越差。通過系統實驗探討了各加工參數對紋理特征的影響，可靠地評估了加工質量的優劣。隨著車刀進給速度或槽深的增大，加工表面質量變差；隨著凸緣厚度的增大，加工表面質量先逐漸變差，但經過凸緣厚度2.5 mm分界點后卻又有所改善。

材料表面與界面；Si3N4陶瓷；紋理特征；灰度共生矩陣；神經網絡

0 引言

工程陶瓷具有良好的耐高溫、耐腐蝕、耐磨損等優異性能，已經在機械工程、能源工程、化工石油行業、航空航天領域、軍事工程等領域都受到重視［1-2］。工程陶瓷的加工表面質量對零件間的配合可靠性、接觸強度及剛度、摩擦等方面都有重要影響，所以準確的測量和合理評定表面紋理特征有利于提高產品的使用性能。表層紋理主要指零件經加工后表面的幾何特征，如表面形貌、表面粗糙度等。目前表面質量評定仍一直沿用二維輪廓線參數和評定方法，然而只有三維的檢測和定量化分析才能對表面形貌進行完整表征。然而，國內外有關陶瓷加工表面三維形貌測量的研究處于起步狀態，它的研究重點是特征信號的無失真提取和對使用性能的量化評定。隨著計算機技術的發展，分形法、濾波法、最小二乘多項式擬合法、灰度共生矩陣（GLCM）等理論在表面形貌評定方面取得了較顯著進展。

表面粗糙度是衡量零件表面質量的一項重要指標。但由于基于邊緣破碎效應［3-4］驅動裂紋軟推擠加工作為工程陶瓷的粗加工方法，其已加工表面非常粗糙，傳統的表面粗糙度如Ra、Rz等指標已不再適用。GLCM［5-6］使用2階統計度量圖像灰度變化規律，較好反映紋理的灰度級空間分布特性，所以本文采用基于圖像處理技術的GLCM方法和神經網絡技術［7-8］對加工表面質量進行非接觸式粗糙程度評估，并使用新構建加工評價方法探討了槽深、凸緣厚度、進給速度等參數對加工表面質量的影響規律。

1 基于GLCM的加工表面紋理分析

田欣利等提出了一種基于邊緣破碎效應驅動裂紋軟推擠加工工程陶瓷的創新方法［9］。實驗采用高速攝像技術拍攝到了整個軸向推擠加工破碎過程如圖1所示，擠壓工具在凸緣接觸一側產生裂紋和原先的預制微裂紋，都在外加三維拉應力場的作用下迅速擴展，并持續向不斷產生的新邊緣表面擴展直至形成斷屑脫落。

實驗使用反應燒結Si3N4陶瓷的彈性模量為160 GPa，斷裂韌性為2.85 MPa/m1/2，抗拉伸強度取120 MPa.將工件裝夾在再制造數控機床ZCZ-40A主軸上隨卡盤以恒定150 r/min轉速旋轉，在無冷卻液作用下研究車刀軸向進給速度vf、凸緣厚度A、槽深H對加工表面紋理的影響。

圖1 破碎過程的高速攝像Fig.1 High speed photography of crushing process

如圖2所示，各裂紋失穩后隨機擴散并發生交叉，形成眾多不規則的“豁口”狀邊緣碎裂去除現象。選擇GE-5數碼光學顯微鏡以放大50倍采集Si3N4陶瓷工件加工后表面形貌，并將圖像預先進行了圖像預處理得到3幅典型已加工表面圖像。

為了更方便地非接觸識別不同的典型加工表面形貌，實驗通過提取已加工表面形貌的歸一化GLCM進行反映紋理的灰度級空間分布特性，并選擇對比度、熵、相關性3個相關系數較小的參數來描述不同的表面紋理特征［10-11］。對比度反映了圖像的清晰度和紋理溝紋深淺的程度，紋理溝紋越深，其對比度越大。熵反應了紋理的非均勻程度或復雜程度，紋理復雜程度越高，其熵值越大。相關性大小反映了圖像中局部灰度相關性和方向，若圖像灰度分布均一和規則變化的紋理模式時值較大。

圖2 3類典型加工表面形貌Fig.2 Three typical morphologies of machined surface

為了確保圖像旋轉不變性，采用0°、45°、90°、135°四個方向上的3個特征值的平均值，并經大量實驗研究最后確定d=4，Ng=128建立的GLCM能較好地識別加工表面紋理。如表1所示，若加工表面越不平整、溝坑越深，紋理越不均勻、分布復雜，則獲得的相關性特征值越小，熵特征和對比度特征值越大。

表1 3種加工表面紋理特征參數Tab.1 The parameters of three typical surfaces

2 基于神經網絡的加工表面紋理特征預測和識別

如圖3所示，創建徑向基神經網絡和競爭層網絡的結合來實現對加工表面紋理特征的預測和分類。隱層采用徑向基函數神經元的非線性優化策略，輸出層是采用線性神經元的線性優化策略對線性權進行調整。競爭型神經網絡是由單層網絡構成的自組織學習網絡，其隱層神經元間通過優勝劣汰的競爭來爭取對輸入信號的響應機會，并且自身優化調整連接權值。

徑向基神經網絡輸入層神經節點數為3，分別代表基于邊緣破碎效應驅動裂紋軟推擠加工的軸向進給速度vf、槽深H、凸緣厚度A作為神經網絡的輸入信號；設置3個輸出層神經節點，且讓它預測對比度、相關性、熵3個特征參數值。競爭層網絡的輸入層神經節點數為3，分別代表對比度、相關性、熵，它的單個輸出層神經節點表示加工表面平整程度的分類結果。

創建的神經網絡需要經過數據樣本的訓練確定各層的連接權值和閾值后才能進行預測。實驗利用50組實驗數據訓練徑向基神經網絡，設置其spread=1；并且使用對同批50組實驗基于GLCM理論提取所測得3項紋理特征參數進行培訓競爭層網絡將它們分為5大類型。然后用訓練好的網絡來預測表2中的10組加工參數下的3個特征參數，并與實際實驗結果進行對比。

表2 神經網絡預測的不同加工參數條件Tab.2 The different processing parameters

如圖4所示，圖4（a）～圖4（c）為實驗基于GLCM對表2中10組加工參數條件下的加工表面紋理特征的實際測得結果和據徑向基神經網絡預測結果擬合情況。圖4（d）為對比度、相關性、熵的預測相對誤差值，顯示除了第5組的對比度和第6組的相關度的相對誤差在5%～5.25%之間，其他的誤差都能控制在3%之內。綜上所述，徑向基神經網絡對工程陶瓷推擠加工表面紋理特征有較好的預測表現，可適用于解決這類非線性問題。

圖3 神經網絡結構Fig.3 Structure of neural network

圖4 神經網絡預測結果Fig.4 The predicted results of neural network

通過培訓的競爭層網絡對表2中10組實驗基于對比度、相關性、熵3個特征參數進行分類的結果如圖4（f）所示，它將加工表面質量分為1、2、3、4、5五個等級，隨著等級越大，意味著表面平整程度越差，對比度和熵越大，相關性越小，較好地反映了加工參數對加工質量的綜合影響。

3 加工參數對加工表面紋理特征的影響

3.1 車刀軸向進給速度對加工表面紋理特征的影響

隨著車刀軸向進給速度的增大，對保留的凸緣部位的動載沖擊較大，使其更容易發生脆性破碎，會在加工后表面形成一些不平整的凸起。當速度過大時，還甚至出現使凸緣從槽底根部直接整塊脆性折斷，使得加工后表面出現了凹坑。這會導致加工表面越不平整，圖片紋理的灰度分布越不均勻，隨機性變大；紋理溝紋越深，其灰度值反差變大。如圖5，在槽深3.0 mm、凸緣寬度為2.0 mm條件下，隨著速度的增大，對比度和熵增大，相關性減小，加工質量逐漸變差。其在低速20～50 mm/min期間加工效果最好；隨著加工速度的增大，加工質量變差，特別是在速度達到80 mm/min時，其前后驟變最為明顯，超過80 mm/min后曲線變化趨勢又有所減緩。

3.2 凸緣厚度對加工表面紋理特征的影響

圖6是在車刀軸向進給速度為50 mm/min、槽深2.0 mm條件下，隨著凸緣厚度的增大，對比度和熵呈先增大后減少趨勢，相關性先減小后增大趨勢，加工質量先變差然后又略有改善。曲線變化的分界點在凸緣厚度2.5 mm左右。一方面，在凸緣厚度小于2.5 mm之前，凸緣厚度相對較薄時，其斷裂強度較弱，受到推擠工具的作用時容易發生破碎去除，凸緣厚度越小，溝槽和殘留的凸起越微小而不明顯，加工后表面越平整，紋理分布越均勻。另一方面，在凸緣厚度大于2.5 mm之后，隨著凸緣厚度的增大，其抵抗推擠工具的軸向的動載沖擊能力增強，凸緣側面的微裂紋更偏向軸向擴展，裂紋向陶瓷徑向擴展的深度變淺，其發生破碎去除產生厚度較薄面積較大的斷屑，加工表面的溝坑變淺，加工表面質量反而有所改善，紋理的灰度值落差變小，分布越加均勻。在凸緣厚度大于2.5 mm，凸緣受到推擠工具擠壓時，其發生脆性崩斷時形成的溝坑較多且相對較深，加工表面紋理的灰度分布越隨機不均。

圖5 加工表面紋理特征參數隨進給速度的變化Fig.5 Relationship among three parameters and radial feed rate

圖6 加工表面紋理特征參數隨凸緣厚度的變化Fig.6 Relationship among three parameters and flange thickness

3.3 槽深對加工表面紋理特征的影響

圖7是在凸緣厚度3.0 mm、車刀軸向進給速度為50 mm/min條件下，隨著槽深的增大，對比度和熵呈增大趨勢，相關性呈減小趨勢，導致加工質量略有變差；但相比車刀軸向進給速度和凸緣厚度，它對3個加工表面紋理特征參數的影響較弱。隨著槽深的增大，使凸緣的根部尖角效應越加顯著，更容易發生脆性崩碎，導致殘留的材料增多，并材料崩碎底部保留較多的宏觀破碎痕跡，紋理越加復雜，圖像中灰度分布不均勻，像素之間的灰度值差異變大。

圖7 加工表面紋理特征參數隨槽深的變化Fig.7 Relationship among three parameters and groove depth

4 結論

1）通過高速攝像技術記錄整個破碎過程，分析了已加工表面的形成緣由。基于GLCM對3類典型加工表面形貌紋理特征值的提取，驗證了采用GLCM方法對加工表面形貌識別的可行性。

2）基于神經網絡模型預測不同加工參數組合下的加工表面紋理特征參數，預測結果與實際測得值的絕對誤差較小，且基于競爭層神經網絡對加工表面平整程度的分類識別效果可靠性較好。

3）通過單因素實驗方法，研究了車刀軸向進給速度、凸緣厚度、槽深影響對度比、熵、相關性3個加工表面紋理特征參數的規律?；贕LCM和神經網絡能較好地完成非接觸識別已加工表面平整程度。

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Analysis of Surface Texture of Push-processed Si3N4Ceramics Based on Gray Level Co-occurrence Matrix and Neural Network

TIAN Xin-li，WANG Long，WANG Wang-long，TANG Xiu-jian，WU Zhi-yuan
（National Defense Key Laboratory for Remanufacturing Technology，Academy of Armored Forces Engineering，Beijing 100072，China）

Soft push processing based on the edge broken effect to drive crack is a novel processing technique.The surface texture of machined Si3N4ceramic is collected，and the gray level co-occurrence matrix（GLCM）is used to analyze the relationship among contrast，entropy，correlation and machined surface texture.The radial basic network and competitive network are employed to predict and classify the texture characteristics in different processing parameters.The relative error value of the predicted results can be controlled within 5%.The larger the contrast and entropy are，the smaller the correlation is，and the greater the classification level is，the worse the surface roughness is.The processing quality is analyzed by exploring the effects of different process parameters on texture feature.With the increase in feed rate or groove depth，the machined surface quality is worse.With the increase in flange thickness，the machined surface quality is gradually poor.The machined surface quality can be improved when flange thickness is over 2.5 mm boundary point.

surface and interface of matterials；Si3N4ceramics；texture characteristics；gray level co-occurrence matrix；neural network

TH161.1；TQ174

A

1000-1093（2015）08-1518-07

10.3969/j.issn.1000-1093.2015.08.020

2014-07-02

國家自然科學基金項目（51475474、51105378）

田欣利（1956—），男，教授，博士生導師。E-mail：tianxli719251@sohu.com；王龍（1989—），男，博士研究生。E-mail：waloxs@163.com