機械加工零件表面紋理缺陷檢測

馮劍

摘要：本文首先從視覺圖像檢測、濾波檢測以及機器視覺分析了機械加工零件表面紋理缺陷檢測具體方法，然后簡要分析了機器零件表面缺陷檢測步驟，最后詳細分析了機器視覺系統，展開機械加工零件表面紋理缺陷檢測。

關鍵詞：機械加工;零件;紋理缺陷;檢測

中圖分類號：TH16 文獻標識碼：A 文章編號：1672-1578（2019）02-0270-01

引言：由于在機械加工過程中會有很多的加工工序，在每一種加工工序中很容易出現機械加工零件表面紋理被損壞，出現凹痕、氣泡、網紋等，為提高機械零件合格出廠率，提高機械加工企業經濟效益，需要在缺陷檢測環節投入一定的關注，基于此，筆者展開機械加工零件表面紋理缺陷檢測探討。

1.機械加工零件表面紋理缺陷檢測具體方法

1.1視覺圖像檢測

視覺圖像檢測系統采用CCD照相機將被檢測的目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像處理系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格與不合格、有無等，實現自動識別功能。

1.2濾波檢測

濾波檢測是一種可以用來描述零件表面紋理信息的特征，用濾波器的頻率和方向與人類的視覺系統類似，能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性，而且對于光照變化不敏感，特別適合于紋理表示與判別。其特征主要依靠核在頻率域上對信號進行加窗，從而能描述信號的局部頻率信息。說到濾波核，不能不提到傅里葉變換。傅里葉變換可以將信號從時域轉換到頻域，但無法獲得頻譜中不同頻率之間的先后關系，正是靠傅里葉變換，我們才能將信號轉換到頻率域，才能讓濾波核在頻率域去加窗。而在原本的空間域中，一個濾波核實際上就是一個高斯核與正弦波調制的結果。

1.3灰度共生矩陣

灰度共生矩陣即從灰度為i的像素點出發，離開某個固定位置（相隔距離為d，方位為）的點上灰度值為的概率，我們把它概括為所有估計的值可以表示成一個矩陣的形式，以此被稱為灰度共生矩陣。對于紋理變化，當圖像紋理變化較快的圖像，其灰度共生矩陣對角線上的數值較小，當圖像紋理變化緩慢時，其灰度共生矩陣對角線上的數值較大。

1.4機器視覺

機器視覺是集光學、機械、電子、自動化為一體的精密智能視覺檢測與定位系統。其可代替人眼來作各種測量和判斷，可用于各種檢查、測量和零件識別，包括高速檢測、精確機器人導航、定位及配準、裝配檢測、PCB檢測、外觀檢測、內部檢查、紋理分析等應用。

2.機器零件表面缺陷檢測步驟

為提高機器零件的合格標準，通常在零件的檢測過程中都要按照以下的順序進行，即首先進行試樣選取，在選擇部位以及檢驗面時，充分考慮樣品的特點以及加工工藝，且選取還需有代表性以及適宜檢測的尺寸大小。其次，用相關檢測裝置把樣品表面的紋理檢測出來，然后把檢測出來的數據信息輸入到電腦檢測系統庫里，在通過計算機系統分析后的數據利用傅里葉變換處理成頻譜圖像。

3.機器視覺系統

機器視覺系統可以快速獲取大量信息，提供高精度和高可靠性的測量手段。產品綜合了圖像處理、音頻處理、信號處理、模式識別、智能控制、光機電一體化等多領域的先進技術，可對待檢測產品進行全自動信息標識、獲取、傳輸、處理和控制。在檢測的一致性、精確度、無疲勞效應、連續作業等方面具有很高的優越性。

機器視覺模組檢測設備是一種大尺寸液晶模組檢測系統，具有檢測精度高、配置靈活易用、維護簡單可靠的特點，設備檢測排除了檢測人員的主觀態度和感知差異造成的判斷誤差，有助于保障產品的檢測一致性。主要應用在模組行業的亮點、暗點、偏光片雜質、漏光點、點狀異物等點缺陷;亮線、暗線、淺線、偏光片線狀不良、線狀異物等線缺陷;污斑、灰階、串擾、背光均勻性、凹痕、氣泡、網紋等面缺陷;表面劃痕、破片、絲印位置偏移、漏印、字跡模糊、條碼缺失、條碼錯誤、貼反等外觀缺陷。

機器視覺已應用于自動化生產線、遙感圖像分析、醫學圖像分析、安全、監控與跟蹤、國防系統、軍事應用、空間探索等領域。產品的成功上市實現了對電視屏幕和整機缺陷檢測的實時、準確、快速、可靠的高效自動化操作。提高了企業工業水平和自動化程度，使其產品更具競爭力，加快工業智能化發展的趨勢。機器視覺缺陷檢測方法成為已自動化行業的新焦點。

4.結語

綜上所述，通過對機械加工零件表面紋理缺陷檢測具體方法的研究，能夠有效阻隔為機械加工零件表面紋理被損壞的情況，有效避免機器零件表面出現凹痕、氣泡、網紋，進而提高機械零件合格出廠率，提高機械加工企業經濟效益。