田　浩（邵陽學(xué)院　機械與能源工程系，湖南　邵陽　422000）

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機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法研究

田浩
（邵陽學(xué)院機械與能源工程系，湖南邵陽422000）

摘要：隨著我國工業(yè)發(fā)展水平的提高，工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化程度越來越高。面對消費者對于產(chǎn)品質(zhì)量的要求越來越高，很多企業(yè)也是通過各種手段來提高機械加工零件的質(zhì)量水平。而在這之前，企業(yè)往往會對機械加工零件的表面進行全面的檢測，檢測內(nèi)容主要包括零件的紋理、光滑度等方面，這也是產(chǎn)品生產(chǎn)過程中對零件質(zhì)量進行檢測和控制的重要流程。筆者通過對機械加工零件紋理缺陷檢測的重要性的分析，指出了現(xiàn)實生產(chǎn)過程中較為常見的檢測方法，以期能夠提高機械加工零件質(zhì)量水平。

關(guān)鍵詞：機械加工；零件表面；缺陷檢測；方法

0　前言

現(xiàn)代工業(yè)機構(gòu)對于機加工產(chǎn)品質(zhì)量要求越來越嚴格，尤其是對于精密類的儀器，對其表面紋理缺陷的檢測已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到機加工的生產(chǎn)過程中。我國工業(yè)化程度越來越高，這也刺激了國內(nèi)對于機械加工零件的需求量，許多機械加工企業(yè)瞄準(zhǔn)契機，把握機遇，并且積極利用機加工零件表面紋理缺陷檢測等各種手段，以提高生產(chǎn)的零件質(zhì)量。不同的機加工零件有其不同的特點，在加工過程中也要注意靈活運用結(jié)構(gòu)分析法、濾波器檢測法等對其進行紋理缺陷的檢測。但是現(xiàn)階段的檢測方法對于檢測尺寸較大的機械加工零件較為準(zhǔn)確，而對于較小尺寸的零件缺陷檢測的精準(zhǔn)度較低，不能達到預(yù)期的效果。機械加工生產(chǎn)的零件表面紋理或多或少都會出現(xiàn)瑕疵，但是在實際過程中我們沒有辦法精準(zhǔn)預(yù)測零件表面的某些缺陷，這時就需要我們尋求一些機械加工零件表面紋理缺陷檢測的手段，對零件表面缺陷進行較為準(zhǔn)確的檢測和分析。

1　機械加工零件紋理缺陷檢測的重要性

現(xiàn)代化的工業(yè)生產(chǎn)不斷發(fā)生著激烈變革，現(xiàn)代化的機械加工生產(chǎn)作業(yè)作為現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)的構(gòu)成部分，機械加工企業(yè)需要時刻保持“以質(zhì)量為根本”的生產(chǎn)意識，通過提高產(chǎn)品質(zhì)量來提高企業(yè)綜合競爭能力，保持企業(yè)活力，因此機械加工零件質(zhì)量的好壞對于機械企業(yè)健康發(fā)展的影響極大。眾所周知，現(xiàn)代的機器一般都是由各種構(gòu)件和零部件接連而成的，如果機器所用的零部件質(zhì)量不過關(guān)，可能會影響機器正常的運行，嚴重時還可能造成更為慘重的損失和后果。機械加工生產(chǎn)過程中，零件的生產(chǎn)可能會受到各種各樣因素的影響，比如材料本身的特點、加工刀具的變化、加工程序的復(fù)雜性高或者難度高等等，都會對零件表面造成或大或小的影響，常見的零件缺陷主要為反光特性差，零件尺寸不合適或者方向不準(zhǔn)確等等。如果僅僅通過傳統(tǒng)的檢測方式，不利用新型的檢測技術(shù)，往往會讓我們難以發(fā)現(xiàn)微小的紋理缺陷。因此，對于機械加工零件紋理缺陷檢測極為重要，企業(yè)應(yīng)當(dāng)加強對機械零件表面紋理檢測的力度，這既是經(jīng)濟發(fā)展的需求，也能從一定程度上促進社會的發(fā)展和變革。

2　機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法

在實際生產(chǎn)加工過程中，對零件表面的紋理缺陷檢測方法主要通過對圖像的識別、紋理的提取、區(qū)分噪聲與紋理缺點以及計算等多種方式。下面對這幾種常見的紋理缺陷檢測法進行一一簡要介紹。

2.1圖像識別

首先，圖像識別是最為廣泛應(yīng)用的檢測方法之一。檢驗者一般通過對機械加工零件表面進行濾波處理，實現(xiàn)對零件表面的背景圖像的辨析和識別，這種方式能夠提高機械加工零件表面圖像的紋理清晰度，相當(dāng)于對機械加工零件表面圖像進行了PS中的提高像素的處理，這樣就能增加零件紋理缺陷圖案的可分辨度，減少零件背景圖案對于紋理缺陷圖案的干擾，更加清楚地分辨和區(qū)分機械加工零件的背景紋理圖案和缺陷紋理圖案，較好地檢測出零件表面可能存在的紋理缺陷。運用圖像識別方法時要注意周圍環(huán)境因素的影響，因為噪音會對濾波產(chǎn)生影響，從而影響零件表面紋理缺陷檢測時呈現(xiàn)出的紋理的清晰度和區(qū)分背景圖案的準(zhǔn)確度，因此檢測時要盡量周圍環(huán)境的干擾，提高檢測的精準(zhǔn)度。

2.2紋理提取

除了對機械加工零件背景圖案及紋理進行圖像識別之外，還可以通過對機械加工零件表面的紋理圖像進行較為全面的提取，并借助相關(guān)儀器對這些圖案進行仔細觀察和分析處理。實際檢測中，提取機械加工零件表面紋理通常采用二階統(tǒng)計進行度量，并且還要使用專業(yè)的計算機系統(tǒng)軟件對提取的紋理進行分析和處理，而后要仔細整理紋理圖案的數(shù)據(jù)，辨別區(qū)分紋理背景和紋理缺陷的圖案，通過紋理提取來檢測出機械加工零部件表面紋理缺陷。

2.3區(qū)分噪聲與紋理缺點

在機械零部件實際生產(chǎn)加工過程中，第三種常用的檢測方式就是通過進行圖像分割，有效區(qū)分噪聲和紋理缺點的區(qū)別，該方法不僅可以單純地對零件進行缺陷檢測，還能夠?qū)Πl(fā)現(xiàn)的紋理缺陷進行相應(yīng)的處理。噪聲點分布不均，隨機性較強，機械加工零部件紋理的形狀也不盡相同，這樣就容易導(dǎo)致噪聲點與紋理缺陷相互干擾，混淆檢測效果。開運算濾波在對于噪聲處理的效果優(yōu)于閉運算，能更清楚地發(fā)現(xiàn)機械加工零件表面紋理缺陷所在，零件紋理檢測時，應(yīng)當(dāng)有效利用圖像分割法，這樣既能夠抑制噪音的影響，有利于空間域圖像的還原保真，又能在一定程度處理零件紋理缺陷，可謂一舉三得，因此在實際生產(chǎn)過程中被廣泛應(yīng)用于機械加工零件缺陷圖案的檢測。在使用圖像分割方法進行零件表面紋理缺陷檢測時，要注重對其關(guān)鍵細節(jié)的優(yōu)化處理，必要時運用技術(shù)手段和數(shù)學(xué)工具對于關(guān)鍵位置的圖案形態(tài)進行重建和修復(fù)。總之，這種方法能夠在一定程度上提高檢測機械零件紋理缺陷的精確度，并且可以增強零件紋理圖像的完整性。

2.4計算

在實際加工產(chǎn)生過程中，要對機械加工零件表面紋理進行檢測，首要進行的工作就是對機械加工零件本身的特點進行分析，并根據(jù)其表面紋理圖像的特征，利用像素數(shù)據(jù)的空間關(guān)系形成共生矩陣，結(jié)合實際的數(shù)學(xué)規(guī)律，計算出平均值，這個平均值就是通常所說的紋理特征向量。其次，要通過連接計算機系統(tǒng)，對圖片進行在線處理、分析和檢測，利用圖像處理卡以保障提取的紋理缺陷數(shù)據(jù)信息的穩(wěn)定性和處理所得圖像的精準(zhǔn)度，分析零件表面紋理缺陷產(chǎn)生的原因。最后，也是最為關(guān)鍵的一步，就是要“對癥下藥”。針對原因提出有針對性的措施和對策，并找出具體的科學(xué)可行的解決方法。這樣才是對零件表面紋理缺陷檢測的價值所在，有利于提高機械加工零件產(chǎn)品質(zhì)量。

3　結(jié)語

總之，要在實際生產(chǎn)過程中總是零件表面紋理缺陷檢測的價值，通過分析零件表面紋理缺陷產(chǎn)生的原因，靈活運用各種機械加工零件表面紋理缺陷的檢測方法，保證機械零件生產(chǎn)的質(zhì)量，充分發(fā)揮機械零件的作用。

參考文獻：

［1］韓嘯.機械加工零件表面紋理缺陷檢測［J］.科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2014（32）:131.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.010

作者簡介：田浩（1994-），男，湖南邵陽人，研究方向：機械制造及自動化。