田欣利，王龍，王望龍，唐修檢，吳志遠(yuǎn)

（裝甲兵工程學(xué)院裝備再制造技術(shù)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100072）

基于灰度共生矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yuǎn)

（裝甲兵工程學(xué)院裝備再制造技術(shù)國防科技重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100072）

基于邊緣破碎效應(yīng)驅(qū)動裂紋軟推擠加工是一項(xiàng)新穎的加工技術(shù)。通過采集Si3N4陶瓷的軟推擠加工表面形貌，運(yùn)用灰度共生矩陣（GLCM）分析了對比度、熵、相關(guān)性3個(gè)特征參數(shù)與加工表面紋理分布的內(nèi)在關(guān)系。通過徑向基網(wǎng)絡(luò)和競爭層網(wǎng)絡(luò)兩類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分工協(xié)作，對不同加工參數(shù)下已加工表面的紋理特征進(jìn)行預(yù)測和分類，其預(yù)測結(jié)果的相對誤差能控制在5%之內(nèi)。隨著對比度和熵越大，相關(guān)性越??；分類等級越大，表面平整程度越差。通過系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)探討了各加工參數(shù)對紋理特征的影響，可靠地評估了加工質(zhì)量的優(yōu)劣。隨著車刀進(jìn)給速度或槽深的增大，加工表面質(zhì)量變差；隨著凸緣厚度的增大，加工表面質(zhì)量先逐漸變差，但經(jīng)過凸緣厚度2.5 mm分界點(diǎn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)

0 引言

工程陶瓷具有良好的耐高溫、耐腐蝕、耐磨損等優(yōu)異性能，已經(jīng)在機(jī)械工程、能源工程、化工石油行業(yè)、航空航天領(lǐng)域、軍事工程等領(lǐng)域都受到重視［1-2］。工程陶瓷的加工表面質(zhì)量對零件間的配合可靠性、接觸強(qiáng)度及剛度、摩擦等方面都有重要影響，所以準(zhǔn)確的測量和合理評定表面紋理特征有利于提高產(chǎn)品的使用性能。表層紋理主要指零件經(jīng)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(zhì)量評定仍一直沿用二維輪廓線參數(shù)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(jìn)行完整表征。然而，國內(nèi)外有關(guān)陶瓷加工表面三維形貌測量的研究處于起步狀態(tài)，它的研究重點(diǎn)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(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，分形法、濾波法、最小二乘多項(xiàng)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(jìn)展。

表面粗糙度是衡量零件表面質(zhì)量的一項(xiàng)重要指標(biāo)。但由于基于邊緣破碎效應(yīng)［3-4］驅(qū)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(tǒng)的表面粗糙度如Ra、Rz等指標(biāo)已不再適用。GLCM［5-6］使用2階統(tǒng)計(jì)度量圖像灰度變化規(guī)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(shù)的GLCM方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)［7-8］對加工表面質(zhì)量進(jìn)行非接觸式粗糙程度評估，并使用新構(gòu)建加工評價(jià)方法探討了槽深、凸緣厚度、進(jìn)給速度等參數(shù)對加工表面質(zhì)量的影響規(guī)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(yīng)驅(qū)動裂紋軟推擠加工工程陶瓷的創(chuàng)新方法［9］。實(shí)驗(yàn)采用高速攝像技術(shù)拍攝到了整個(gè)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(cè)產(chǎn)生裂紋和原先的預(yù)制微裂紋，都在外加三維拉應(yīng)力場的作用下迅速擴(kuò)展，并持續(xù)向不斷產(chǎn)生的新邊緣表面擴(kuò)展直至形成斷屑脫落。

實(shí)驗(yàn)使用反應(yīng)燒結(jié)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(qiáng)度取120 MPa.將工件裝夾在再制造數(shù)控機(jī)床ZCZ-40A主軸上隨卡盤以恒定150 r/min轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)，在無冷卻液作用下研究車刀軸向進(jìn)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(wěn)后隨機(jī)擴(kuò)散并發(fā)生交叉，形成眾多不規(guī)則的“豁口”狀邊緣碎裂去除現(xiàn)象。選擇GE-5數(shù)碼光學(xué)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(yù)先進(jìn)行了圖像預(yù)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(shí)驗(yàn)通過提取已加工表面形貌的歸一化GLCM進(jìn)行反映紋理的灰度級空間分布特性，并選擇對比度、熵、相關(guān)性3個(gè)相關(guān)系數(shù)較小的參數(shù)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(yīng)了紋理的非均勻程度或復(fù)雜程度，紋理復(fù)雜程度越高，其熵值越大。相關(guān)性大小反映了圖像中局部灰度相關(guān)性和方向，若圖像灰度分布均一和規(guī)則變化的紋理模式時(shí)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(zhuǎn)不變性，采用0°、45°、90°、135°四個(gè)方向上的3個(gè)特征值的平均值，并經(jīng)大量實(shí)驗(yàn)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(fù)雜，則獲得的相關(guān)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(shù)Tab.1 The parameters of three typical surfaces

2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加工表面紋理特征預(yù)測和識別

如圖3所示，創(chuàng)建徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和競爭層網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)對加工表面紋理特征的預(yù)測和分類。隱層采用徑向基函數(shù)神經(jīng)元的非線性優(yōu)化策略，輸出層是采用線性神經(jīng)元的線性優(yōu)化策略對線性權(quán)進(jìn)行調(diào)整。競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由單層網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的自組織學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，其隱層神經(jīng)元間通過優(yōu)勝劣汰的競爭來爭取對輸入信號的響應(yīng)機(jī)會，并且自身優(yōu)化調(diào)整連接權(quán)值。

徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，分別代表基于邊緣破碎效應(yīng)驅(qū)動裂紋軟推擠加工的軸向進(jìn)給速度vf、槽深H、凸緣厚度A作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號；設(shè)置3個(gè)輸出層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)，且讓它預(yù)測對比度、相關(guān)性、熵3個(gè)特征參數(shù)值。競爭層網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為3，分別代表對比度、相關(guān)性、熵，它的單個(gè)輸出層神經(jīng)節(jié)點(diǎn)表示加工表面平整程度的分類結(jié)果。

創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要經(jīng)過數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練確定各層的連接權(quán)值和閾值后才能進(jìn)行預(yù)測。實(shí)驗(yàn)利用50組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)置其spread=1；并且使用對同批50組實(shí)驗(yàn)基于GLCM理論提取所測得3項(xiàng)紋理特征參數(shù)進(jìn)行培訓(xùn)競爭層網(wǎng)絡(luò)將它們分為5大類型。然后用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測表2中的10組加工參數(shù)下的3個(gè)特征參數(shù)，并與實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對比。

表2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的不同加工參數(shù)條件Tab.2 The different processing parameters

如圖4所示，圖4（a）～圖4（c）為實(shí)驗(yàn)基于GLCM對表2中10組加工參數(shù)條件下的加工表面紋理特征的實(shí)際測得結(jié)果和據(jù)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果擬合情況。圖4（d）為對比度、相關(guān)性、熵的預(yù)測相對誤差值，顯示除了第5組的對比度和第6組的相關(guān)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(nèi)。綜上所述，徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對工程陶瓷推擠加工表面紋理特征有較好的預(yù)測表現(xiàn)，可適用于解決這類非線性問題。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of neural network

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果Fig.4 The predicted results of neural network

通過培訓(xùn)的競爭層網(wǎng)絡(luò)對表2中10組實(shí)驗(yàn)基于對比度、相關(guān)性、熵3個(gè)特征參數(shù)進(jìn)行分類的結(jié)果如圖4（f）所示，它將加工表面質(zhì)量分為1、2、3、4、5五個(gè)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(guān)性越小，較好地反映了加工參數(shù)對加工質(zhì)量的綜合影響。

3 加工參數(shù)對加工表面紋理特征的影響

3.1 車刀軸向進(jìn)給速度對加工表面紋理特征的影響

隨著車刀軸向進(jìn)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(fā)生脆性破碎，會在加工后表面形成一些不平整的凸起。當(dāng)速度過大時(shí)，還甚至出現(xiàn)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(xiàn)了凹坑。這會導(dǎo)致加工表面越不平整，圖片紋理的灰度分布越不均勻，隨機(jī)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(guān)性減小，加工質(zhì)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(zhì)量變差，特別是在速度達(dá)到80 mm/min時(shí)，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(jìn)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(guān)性先減小后增大趨勢，加工質(zhì)量先變差然后又略有改善。曲線變化的分界點(diǎn)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(shí)，其斷裂強(qiáng)度較弱，受到推擠工具的作用時(shí)容易發(fā)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(qiáng)，凸緣側(cè)面的微裂紋更偏向軸向擴(kuò)展，裂紋向陶瓷徑向擴(kuò)展的深度變淺，其發(fā)生破碎去除產(chǎn)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(zhì)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(shí)，其發(fā)生脆性崩斷時(shí)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(jī)不均。

圖5 加工表面紋理特征參數(shù)隨進(jìn)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(shù)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(jìn)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(guān)性呈減小趨勢，導(dǎo)致加工質(zhì)量略有變差；但相比車刀軸向進(jìn)給速度和凸緣厚度，它對3個(gè)加工表面紋理特征參數(shù)的影響較弱。隨著槽深的增大，使凸緣的根部尖角效應(yīng)越加顯著，更容易發(fā)生脆性崩碎，導(dǎo)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(fù)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(shù)隨槽深的變化Fig.7 Relationship among three parameters and groove depth

4 結(jié)論

1）通過高速攝像技術(shù)記錄整個(gè)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(yàn)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測不同加工參數(shù)組合下的加工表面紋理特征參數(shù)，預(yù)測結(jié)果與實(shí)際測得值的絕對誤差較小，且基于競爭層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shí)驗(yàn)方法，研究了車刀軸向進(jìn)給速度、凸緣厚度、槽深影響對度比、熵、相關(guān)性3個(gè)加工表面紋理特征參數(shù)的規(guī)律?；贕LCM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(xué)基金項(xiàng)目（51475474、51105378）

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