機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術與實踐

鄒　芳（臺州市方林汽車檢測有限公司，浙江臺州318000）

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機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術與實踐

鄒芳
（臺州市方林汽車檢測有限公司，浙江臺州318000）

摘要：隨著工業生產的迅猛發展，機械工業生產的自動化水平越來越高，對機械加工零件的質量與精度的要求也越來越高，因此對生產過程及產品質量的控制就變得越來越重要。而這其中一個非常重要的方面就是對機械加工零件表面紋理缺陷進行檢測和控制，在一些對加工精度和表面質量要求較高的工業中尤為需要。而有效的、可靠的檢測技術能夠大大的提高工業運行的自動化水平。

關鍵詞：機械加工零件；表面紋理；缺陷檢測

當今工業生產處于高度競爭的狀態，而其決定因素就在于機械加工零件的質量，零件質量的好壞基本上決定了工業生產的部門的興衰。因此工業生產過程進行質量控制就成了各個部門共同關注的課題，各種質量控制技術與手段也被研發出來。而其中一個重要的產品質量控制技術就是機械零件表面紋理缺陷檢測技術。在機械自動化加工過程中，有多種因素如刀具行程與損傷、零件材質等等，會影響機械加工零件的質量，造成機械加工零件表面擦傷、變形等缺陷，影響產品質量，也會給機械的運行造成很大的隱患。雖然很多缺陷如紋理缺陷人類肉眼可以進行識別，但是人力成本就會大大增加，也不適應現代工業生產的自動化運行。而如何能夠使用計算機技術對零件表面的紋理缺陷進行自動、實時地檢測就成了一個亟須解決的問題。本文根據機械加工零件表面的紋理特點，設計了一種簡單的紋理缺陷檢測方法，通過利用一種視覺檢測系統和圖像頻域濾波器，排除背景紋理的干擾并使缺陷紋理的圖像進一步增強，再把背景紋理和缺陷紋理的圖像進行二值分割，從而得到缺陷紋理的檢測圖。這種檢測方法具有計算量少、速度快、結果準確率高、可以做到實時檢測等特征，因此具有較強的開發價值。

1　機械加工表面紋理缺陷檢測系統框圖

機械加工零件表面的紋理具有紋理方向性較強的特點，因此可以根據這一特點來設計一種簡單的紋理缺陷檢測方法。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，再對其進行傅里葉反變換處理，從而得到一幅新圖像。通過閾值分割及圖像形態學運算方法，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與背景紋理，從而可以對零件表明紋理缺陷進行實時檢測。具體來說，其獲取圖像的方式是利用顯微鏡、熒光光源系統及CCD攝像機，計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濾波器，其主要做法是抑制背景紋理，增強有缺陷的紋理圖像。傅里葉反變換IFFT則能夠將圖像還原成為空間域圖像，再進行圖像的分割和分離［1］。具體操作過程如下圖：

圖1　紋理缺陷檢測系統框圖

2　機械加工零件表面紋理缺陷特征分析

機械生產加工往往要經過多個工序，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，這必然會導致零件表面出現各種紋理［2］。但是總體來說，這些紋理具有一些典型的特征，如紋理的方向性較強，而且往往呈現出條紋狀，如圖2所示。利用傅里葉變換對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應的頻譜幅值圖像，即圖3所示。

圖2　機械加工零件表面紋理圖像

圖3　機械加工零件表面圖像的頻譜圖

在具體的操作實踐中，我們發現機械加工零件表面的紋理缺陷所呈現出來的圖像能量主要是以垂直紋理方向為主，受此影響，我們往往能在特定區域的像素點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，則可以利用頻域濾波器對集中在頻譜中特定區域的能量進行抑制濾波，這樣的話能夠有效的把缺陷紋理進一步增強，從而有利于對其進行識別和分類。而如果所得到的圖像呈現出多種紋理方向的時候，在與這些紋理方向垂直的方向上就會有較多的頻譜能量相對集中，因此這時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，有利于進行識別。

在機械零件加工過程中，由于環境較為復雜，影響因素較多，如果從缺陷紋理的方向來看，其產生的表面紋理缺陷往往在方向上與加工過程產生的主紋理方向有所差異，也可能會出現缺陷紋理分布角度上相對均勻，所呈現出的方向性較弱。如果從缺陷紋理的能量上來看，一般來說主紋理的頻譜能量往往會大于缺陷紋理所呈現出的頻譜能量，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，再把這些圖像進行二值分割，就能夠提取到缺陷紋理了。

從實踐來看，我們所設計的這種方法能夠有效自動地確定主紋理的方向。即便是被檢測的零件位置出現偏移或者旋轉時，濾波器也會隨之偏移或者旋轉，其目標就是能夠始終對高功率頻譜帶進行追蹤和過濾，從而保證零件表面紋理缺陷檢測的旋轉不變性。

3　機械加工零件表面缺陷紋理的提取方法

這些圖像經過濾波器的過濾之后，能夠很好地把缺陷紋理的圖像進行增強并凸顯出來，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閾值分割的方法區分開來。但是在實際操作中我們發現，在對圖像進行分割后，除了被增強的缺陷紋理以外，還會存在一些噪聲點，這也會在一定程度上影響最后的檢測結果，因此需要對這些噪聲點進行處理，盡可能地消除其對檢測結果的影響。這些噪聲點和缺陷目標相比還是有一定的差別的，在二值圖像上，缺陷目標呈現出固定的形狀，有規律可循，而噪聲點是隨機分布的，在圖像上呈現出的是一個個孤立的點。相對來說兩者是比較好區分的，需要運用的工具就是開運算，開運算能夠有效地消除細小噪聲和讓較大物體的邊界更加平滑。實踐證明，通過開運算的先腐蝕、后膨脹，就能夠有效地消除這些孤立的噪聲點，同時也能極大地消除圖像分割的誤差［3］。

4　實驗證明與結果分析

在試驗中，為了獲得更客觀、準確的結果，往往要采取不同的樣本進行對比測試，在本實驗中，我們也選擇了兩類樣本圖像進行對比測試，來對機械加工零件表面紋理缺陷檢測技術的效果進行檢驗。一種樣本圖像是在自然生產加工過程中，經過銑削、磨削、刨削、拋光等一系列工序而產生的紋理圖像，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，即把原來沒有缺陷紋理的圖像與其他不同類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比往往能夠更加準確。從對比情況來看，紋理圖像中呈現出來的紋理缺陷存在較大的差異，其表現出的劃痕瑕疵或者玷點等在大小、形狀上都各不相同，我們把這些紋理缺陷分別用字母來表示，劃痕用字母A表示，瑕疵（面積較小）用B表示，玷點（面積較大）用C表示。經過檢測，其測試結果如表1所示。

表1　紋理缺陷測試不同方法檢測正確率對比

本次實驗選取的零件表面樣本圖像共有140幅，通過顯微鏡進行10倍的放大，得到尺寸為256× 256pixels的圖像，經過處理，識別出的缺陷紋理共有7種類型。在本次檢測過程中，每幅圖像的平均用時僅為1.13秒，而且是在配置奔騰4/2.0G主頻/ 256MRAM的電腦上進行操作的。

另外，在傅里葉頻譜中，通過對表現為隨機紋理的瑕疵、玷點進行濾波處理后，我們發現，對其的檢測正確率較高，一方面是紋理信息較為完全的保留了，另一方面，經過濾波后，樣本圖像中缺陷紋理和背景在顏色上形成了較大的差異，所以缺陷呈現更加明顯。本系統基本能夠實現對機械加工過程的實時檢測，雖然目前來說其監測速度是比較快的，但是我們也發現，在檢測系統運行的過程中，FFT 和IFFT所消耗的時間較長，占檢測總時間的90%以上，因此還有較大的改進空間，比如使用硬件來計算FFT和IFFT，將大大的加快檢測的速度。但是我們也必須要承認，本檢測方法也存在一定的不足，比如由于劃痕會呈現出一定的方向性，如果這種方向和機械加工紋理的方向相同的時候，就會很難發現，影響檢測的效果。

但是經過綜合對比，本檢測方法不論是在計算量、紋理缺陷的類型、檢測速度還是在檢測結果的準確率上都要明顯高于其他檢測方法，因此本檢測方法更具有實用性，非常值得開發研究。

［參考文獻］

［1］黎明，馬聰，楊小芹.機械加工零件表面紋理缺陷檢測［J］.中國圖像圖形學報，2004（3）：318-322.

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

［3］張曉波.基于圖像處理技術的表面缺陷自動檢測系統的研究［D］.天津大學，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

中圖分類號：TH161；TP274.4

文獻標識碼：A

文章編號：2095-8153（2016）02-0109-03

收稿日期：2016-01-25

作者簡介：鄒芳（1983-），女，漢族，山東萊蕪人，臺州市方林汽車檢測有限公司助理工程師。