謝鵬華，呂 明

(太原理工大學(xué) 精密加工山西省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，太原 030024)

由于碳纖維增強(qiáng)復(fù)合材料[1](carbon fiber-reinforced plastic，CFRP)質(zhì)量輕、強(qiáng)度高和可設(shè)計(jì)性強(qiáng)等的優(yōu)異性能，在制造領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。而在CFRP的一體化設(shè)計(jì)制造后，工件的最終裝配尺寸和形狀一般不能精確地達(dá)到設(shè)計(jì)值，進(jìn)而造成后續(xù)裝配等問(wèn)題的出現(xiàn)，因此需要對(duì)CFRP進(jìn)行機(jī)械加工[2]。受CFRP非均勻性、各向異性和層間結(jié)合低強(qiáng)度性等特點(diǎn)的影響，CFRP機(jī)械加工后的表面會(huì)根據(jù)纖維和基體的不同性能以及纖維排列的方向，不同程度地出現(xiàn)凹坑、空隙、分層、纖維拔出等缺陷[3-4]。缺陷會(huì)在工件使用中進(jìn)一步導(dǎo)致亞表面受到破壞，出現(xiàn)損傷，影響材料的服役壽命。如，分層缺陷在工件使用過(guò)程中，受到力和熱載荷的影響會(huì)發(fā)生延伸，導(dǎo)致工件失效，甚至工件的斷裂[5]?；贑FRP固有的特性，工件在服役期間的損傷也會(huì)呈現(xiàn)出多樣性，判定較為困難，潛在的使用危險(xiǎn)系數(shù)較大[6]。因此，對(duì)CFRP機(jī)械加工后，及早進(jìn)行表面缺陷的評(píng)定，具有重要的意義。

目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)CFRP缺陷的研究主要集中在檢測(cè)[4]和量化上，檢測(cè)方法有超聲[5]、渦流[7]、X射線[8]、電容成像[6]、紅外熱成像[9]等，對(duì)缺陷的量化有分層系數(shù)[10]、毛刺因子、撕裂面積因子[11]、制孔分層因子[12]等的評(píng)判，尚未形成統(tǒng)一的復(fù)合材料加工缺陷的判定標(biāo)準(zhǔn)。而在檢測(cè)中，存在著儀器測(cè)試成本較高，測(cè)試參數(shù)較多，測(cè)試的計(jì)算量大，測(cè)試程序復(fù)雜等問(wèn)題。由于CFRP的各項(xiàng)異性，CFRP工件宏觀上雖然表現(xiàn)連續(xù)均勻，但在微觀尺度上仍是將碳纖維與基體樹脂區(qū)分對(duì)待[13]。機(jī)械加工后的表面所形成的一些細(xì)微缺陷也會(huì)引起應(yīng)力集中，對(duì)工件的使用性能帶來(lái)嚴(yán)重影響[14]，細(xì)觀缺陷的檢測(cè)非常必要。此外，在機(jī)械加工中，磨削加工較其他的加工方式能有效抑制加工表面缺陷的產(chǎn)生[15]，故而在磨削加工的方式下，CFRP表面產(chǎn)生的細(xì)微缺陷就更難以檢測(cè)。針對(duì)這些問(wèn)題，本文提出一種在顯微視覺(jué)下，通過(guò)對(duì)CFRP磨削加工后表面顯微圖像的分析，對(duì)加工后表面所形成的細(xì)微缺陷進(jìn)行快速判定，及時(shí)掌握CFRP在磨削加工后的表面質(zhì)量，并進(jìn)行表面缺陷的定量評(píng)判，節(jié)省了儀器檢測(cè)的成本，節(jié)約了質(zhì)量檢測(cè)的時(shí)間。

1 基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的判定方法

本文運(yùn)用圖像處理技術(shù)，在顯微視覺(jué)下，對(duì)CFRP磨削加工后的表面進(jìn)行分析，提出了基于區(qū)域生長(zhǎng)算法的CFRP磨削加工表面缺陷占比評(píng)定的方法。該方法能夠?qū)Ρ砻嫒毕葸M(jìn)行定量的評(píng)判，由3部分組成：一是對(duì)CFRP磨削加工后表面顯微圖像進(jìn)行預(yù)處理；二是對(duì)該顯微圖像中缺陷區(qū)域進(jìn)行提??；三是對(duì)該顯微圖像中缺陷部分進(jìn)行量化表征。通過(guò)該方法有效地實(shí)現(xiàn)了CFRP磨削加工后表面顯微圖像中表面缺陷部分的分割、提取和計(jì)算，快速量化了CFRP磨削加工后的表面缺陷，迅速檢測(cè)了CFRP磨削加工后的表面質(zhì)量。

1.1 圖像預(yù)處理

常規(guī)的圖像中常常會(huì)存在噪聲、對(duì)比度不強(qiáng)和感興趣區(qū)域不明顯等問(wèn)題，影響整體圖像效果或者出現(xiàn)干擾圖像信息表達(dá)[16]。受CFRP各向異性的特性影響，CFRP磨削加工后形成的表面形貌復(fù)雜，表面所形成的顯微圖像也同樣存有一些干擾信息。為了有效實(shí)現(xiàn)對(duì)CFRP磨削加工后表面顯微圖像中信息的分析和處理，加強(qiáng)對(duì)該顯微圖像的感知，深入了解CFRP磨削表面的缺陷情況，有效提取圖像的局部區(qū)域特點(diǎn)，可對(duì)該顯微圖像進(jìn)行預(yù)處理[16]：消除圖像中的無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，恢復(fù)真實(shí)數(shù)據(jù)，同時(shí)讓有關(guān)的缺陷信息可檢測(cè)性增強(qiáng)并讓數(shù)據(jù)極大限度簡(jiǎn)化。

CFRP磨削加工后表面形成的復(fù)雜形貌的顯微圖像，可通過(guò)圖像濾波、圖像直方圖均衡化、圖像灰度變換、小波變換圖像增強(qiáng)等進(jìn)行預(yù)處理，更好地獲得CFRP磨削表面顯微圖像中的缺陷信息。通過(guò)巴特沃斯同態(tài)濾波[17]，消除顯微圖像噪聲，壓縮圖像整體動(dòng)態(tài)范圍，增加圖像中相鄰區(qū)域間的對(duì)比度；通過(guò)直方圖均衡化[18]處理，改善圖像質(zhì)量，提高圖像整體對(duì)比度，更好地顯示出顯微圖像中缺陷的更多細(xì)微信息；通過(guò)分段灰度變換[19]，提高顯微圖像的清晰度，實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域的增強(qiáng)，突出圖像中所包含的缺陷等特征信息；通過(guò)小波變換圖像增強(qiáng)[20]，消除顯微圖像中的一些不重要的無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)圖像中缺陷部分的信息特征區(qū)域。通過(guò)對(duì)圖像的預(yù)處理，進(jìn)一步顯示出原始圖像中的細(xì)節(jié)，清晰地反應(yīng)了CFRP磨削表面缺陷的特征。

1.2 表面缺陷區(qū)域提取

在CFRP磨削加工后獲取的表面顯微圖像中，表面缺陷可視為整個(gè)圖像中的感興趣區(qū)域。對(duì)表面缺陷的檢測(cè)和識(shí)別，即可視為對(duì)顯微圖像中作為感興趣區(qū)域部分的信息的提取和分析，即將該區(qū)域與其他區(qū)域進(jìn)行區(qū)別。

圖像分割[16]可以把圖像分成若干個(gè)特定的、具有獨(dú)特性質(zhì)的區(qū)域，并提出感興趣目標(biāo)。通過(guò)對(duì)CFRP磨削加工后表面顯微圖像進(jìn)行圖像分割，就可以提取顯微圖像中作為感興趣區(qū)域的缺陷部分的信息。圖像分割方法可以根據(jù)圖像特征的不同，分為3類：一是對(duì)整幅圖像使用固定的全局閾值進(jìn)行分割，二是基于不同灰度的邊緣檢測(cè)的方法：從不一致特征的區(qū)域之間檢測(cè)邊緣，再通過(guò)程序按一定算法進(jìn)行連接，構(gòu)成不同區(qū)域的分割；三是基于區(qū)域的分割方法[21]：分割算法簡(jiǎn)單，適合于分割較小的圖像結(jié)構(gòu)，是比較普遍的方法。在分割過(guò)程中，當(dāng)沒(méi)有給定特定的分割條件和圖像的先驗(yàn)知識(shí)，可通過(guò)算法簡(jiǎn)單的區(qū)域分割方法進(jìn)行分割表面較為復(fù)雜的圖像。在對(duì)CFRP磨削表面進(jìn)行顯微圖像識(shí)別分析時(shí)，并沒(méi)有顯微圖像分割的特定經(jīng)驗(yàn)，故本文采用最為普遍的基于區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法進(jìn)行圖像分割。

區(qū)域生長(zhǎng)算法[22]是通過(guò)迭代過(guò)程，不斷將具有相似性質(zhì)的像素合并構(gòu)成區(qū)域，最終實(shí)現(xiàn)基于圖像性質(zhì)的分割。算法首先對(duì)待分割區(qū)域?qū)ふ乙粋€(gè)種子作為起點(diǎn)，在鄰域中將與種子像素相同性質(zhì)的像素進(jìn)行合并，構(gòu)成新的區(qū)域，同時(shí)將相同屬性的像素作為種子，繼續(xù)合并增長(zhǎng)，當(dāng)沒(méi)有符合條件的像素可以合并時(shí)，這個(gè)區(qū)域就停止構(gòu)建，形成了一個(gè)獨(dú)立的區(qū)域，從而達(dá)到了分割的目的。對(duì)分割出來(lái)的感興趣區(qū)域，即CFRP磨削表面缺陷部分，采用連通區(qū)域標(biāo)記算法函數(shù)進(jìn)行連通疊加，可得到所分析的顯微圖像中所有的缺陷區(qū)域。

實(shí)現(xiàn)對(duì)CFRP磨削表面缺陷提取的步驟如圖1所示。

讀取預(yù)處理后的圖像；其次，運(yùn)用區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割，其分割具體步驟為：

1) 順序掃描圖像，根據(jù)專家對(duì)圖像中缺陷灰度值統(tǒng)計(jì)的知識(shí)，找到第1個(gè)符合該統(tǒng)計(jì)知識(shí)的未歸屬的像素作為種子點(diǎn)，設(shè)為(x0,y0)；

圖1 缺陷提取流程 Fig.1 Flowchart of Extracting defects

2) 以(x0,y0)為中心,進(jìn)行8鄰域像素(x,y)的擴(kuò)展。如果(x,y)滿足合并增長(zhǎng)準(zhǔn)則，則將(x,y)與(x0,y0)合并，并將(x,y)壓入堆棧；

3) 從堆棧中取出一個(gè)(x,y)，將其視為(x0,y0)，重復(fù)步驟2)；

4) 當(dāng)堆棧為空時(shí)，返回到步驟1)；

5) 重復(fù)步驟1)—4)，當(dāng)圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)都有歸屬后，增長(zhǎng)結(jié)束。

重復(fù)上述分割步驟，直到將圖像中所有存在的缺陷都提取結(jié)束為止。用連通區(qū)域標(biāo)記算法函數(shù)對(duì)所提取的散列的缺陷進(jìn)行連通疊加，進(jìn)而得到一張圖像中所有的分割缺陷的區(qū)域。

通過(guò)以上步驟，將視為表面缺陷的感興趣區(qū)域與其他區(qū)域加以區(qū)別，進(jìn)而提取了表面的缺陷區(qū)域。

1.3 表面缺陷量化表征

通過(guò)區(qū)域生長(zhǎng)算法得到CFRP磨削表面缺陷所在的區(qū)域，僅僅是定性地分析了表面缺陷在顯微圖像中的布局，而定量判定缺陷的情況，則需對(duì)缺陷所在的區(qū)域進(jìn)行分析計(jì)算。本文提出的方法是對(duì)缺陷區(qū)域在整個(gè)顯微圖像中所占的比例進(jìn)行計(jì)算，進(jìn)而定量判定CFRP磨削加工后表面缺陷的分布情況。

1.3.1缺陷區(qū)域面積計(jì)算

對(duì)CFRP磨削表面缺陷進(jìn)行進(jìn)一步的定量分析，可視為對(duì)CFRP磨削表面顯微圖像中包含表面缺陷信息的部分進(jìn)行分析計(jì)算。將包含缺陷信息的連通區(qū)域圖像轉(zhuǎn)換為矩陣，通過(guò)矩陣的運(yùn)算得到包含缺陷信息圖像的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，每個(gè)區(qū)域的面積可以看成是像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之和。統(tǒng)計(jì)連通區(qū)即缺陷區(qū)域的個(gè)數(shù)，即求出缺陷區(qū)域面積。計(jì)算公式定義如下：

(1)

式中：Si為第i個(gè)獨(dú)立的缺陷區(qū)域面積；N為缺陷區(qū)域個(gè)數(shù)；S為缺陷區(qū)域疊加之和，即缺陷區(qū)域面積。

1.3.2缺陷區(qū)域占比計(jì)算

經(jīng)過(guò)計(jì)算出通過(guò)處理后的圖像中所包含缺陷信息區(qū)域面積S后，進(jìn)一步通過(guò)式(2)計(jì)算得到缺陷區(qū)域在整個(gè)圖像中所占的比例，即求得需要的缺陷區(qū)域的比例。

(2)

式中：P代表缺陷區(qū)域占比；S為缺陷區(qū)域面積；Stat為所分析的顯微圖像的整體面積(即所分析的整個(gè)顯微圖像中包含的像素點(diǎn)個(gè)數(shù))。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

2.1 缺陷形成

本實(shí)驗(yàn)選用臺(tái)灣大橋MV-40立式加工中心為平臺(tái)，選用自行研制的電鍍單層CBN砂輪作為加工刀具(砂輪基體材料為45#鋼，CBN粒度為100/120目，直徑175 mm，厚度為1.8 mm)對(duì)外徑20 mm，內(nèi)徑10 mm的碳纖維管狀材料(碳纖維類型為T300，基體材料為環(huán)氧樹脂，碳纖維管由纖維預(yù)浸成型工藝制成)進(jìn)行平面磨削加工。由于該纖維管的纖維鋪設(shè)方向?yàn)橛?°和90°方向的疊層交叉，在對(duì)其截面進(jìn)行平面磨削加工時(shí)，可以產(chǎn)生對(duì)不同纖維方向的磨削。

CFRP管狀材料通過(guò)高精度平口鉗固定在工作臺(tái)上，采用常溫干式磨削進(jìn)行加工，主軸轉(zhuǎn)速為7 000 r/min，進(jìn)給速度為3 mm/min，加工示意圖如圖2所示。用酒精和超聲波清洗機(jī)對(duì)磨削加工后的試件表面進(jìn)行表面雜質(zhì)的去除，使用VEGA3 SBH掃描電子顯微鏡對(duì)CFRP磨削表面的缺陷進(jìn)行表征，并提取表面500倍的SEM圖像。

圖2 磨削加工現(xiàn)場(chǎng) Fig.2 Experimental set-ups

由于CFRP的各向異性和由兩相材料組成的特性，在對(duì)CFRP機(jī)械加工后，表面會(huì)根據(jù)材料的特殊性能，呈現(xiàn)出復(fù)雜形貌。而當(dāng)進(jìn)行磨削加工時(shí)，由砂輪的地貌特征決定了磨削加工后的被加工工件表面形貌具有隨機(jī)性。因此，在對(duì)CFRP進(jìn)行磨削加工時(shí)，表面形貌的形成不僅和材料特性有關(guān)，而且與磨削工藝有關(guān)。在磨削過(guò)程中，CFRP在砂輪的磨粒作用下，發(fā)生材料的分離并產(chǎn)生切屑，同時(shí)形成了新的加工表面。隨著刀具的給進(jìn)及磨粒的切入，后續(xù)的磨粒又對(duì)新形成的加工表面進(jìn)行磨削，在砂輪出刀處才得到了最終的加工表面。表面形貌出現(xiàn)了不規(guī)則隨機(jī)狀態(tài)，同時(shí)表面出現(xiàn)了分層、纖維斷續(xù)損傷[23]、纖維拔出、空隙、撕裂等加工表面的缺陷。

基于CFRP纖維排列的方向性，將切削方向與碳纖維方向(未切削材料層)形成的角度定義為纖維方向角[24]。在不同纖維方向角的加工中，纖維的切斷形式主要有層間分離型、剪切斷裂型和彎曲折斷型[25]，磨削加工后的表面形貌受纖維斷裂形式的影響，形成主要缺陷為分層和纖維斷續(xù)損傷等，具體形成原因如下分析：

1) 分層。在磨削過(guò)程中，CFRP在力的作用下產(chǎn)生碳纖維層間應(yīng)力，在一側(cè)如果不施加足夠支撐，經(jīng)過(guò)磨削力的施加，層間應(yīng)力過(guò)大，當(dāng)超過(guò)樹脂基體的強(qiáng)度，則造成碳纖維層與樹脂基體的分開(kāi)，產(chǎn)生分層。分層會(huì)使加工后的工件從表面的分層處進(jìn)一步向內(nèi)部延伸開(kāi)裂，破壞工件整體性能[4]。當(dāng)磨削方向與纖維方向垂直時(shí)，即纖維方向角90°，磨粒對(duì)CFRP中的每一根纖維進(jìn)行單獨(dú)切削，又因此時(shí)壓縮強(qiáng)度和剪切強(qiáng)度極限高，故在磨削過(guò)程中，纖維層間壓力較大，產(chǎn)生了分層。分層缺陷SEM表征如圖3所示。

圖3 CFRP表面分層缺陷SEM表征 Fig.3 SEM diagram of delamination defects on CFRP surface

2) 纖維斷續(xù)損傷。在CFRP磨削過(guò)程中，被剪切的碳纖維與樹脂基體的界面層之間，未完成纖維剝離，產(chǎn)生了部分連續(xù)短纖維，造成了纖維斷續(xù)損傷。纖維斷續(xù)損傷會(huì)使CFRP整體結(jié)構(gòu)失去加強(qiáng)作用，影響材料的整體強(qiáng)度。

當(dāng)磨削方向與纖維方向平行時(shí)，即纖維方向角為0°或180°時(shí)，被加工工件表面主要是由于CFRP中的碳纖維和基體界面層之間分離而形成的，也就是靠破壞碳纖維和樹脂基體中強(qiáng)度較弱的部分。在加工時(shí)纖維在斷裂過(guò)程中，形成了階梯型的斷裂，部分纖維斷續(xù)損傷缺陷SEM表征如圖4(a)所示。當(dāng)磨削方向與纖維方向不平行且不垂直時(shí)，即纖維方向角為銳角或鈍角時(shí)，對(duì)CFRP的磨削處于平行和垂直磨削之間，磨削后的表面同時(shí)有平行纖維方向和垂直纖維方向兩種條件下的纖維的斷裂，形成階

圖4 CFRP表面纖維斷續(xù)損傷SEM表征 Fig.4 SEM diagram of fiber intermittent damage defects on CFRP surface

梯狀的脆性斷裂。由于受到兩個(gè)方向力的作用，纖維在斷裂過(guò)程中，有層間剝離未完全，形成纖維斷續(xù)損傷，其缺陷SEM表征如圖4(b)所示。

2.2 算法判定

2.2.1分層缺陷占比判定

本文算法的實(shí)現(xiàn)，都是在Matlab下進(jìn)行的。以圖3的CFRP磨削表面分層缺陷圖為例，首先對(duì)該圖像采用巴特沃斯同態(tài)濾波、直方圖均衡化、灰度變換和小波變換圖像增強(qiáng)等方式進(jìn)行預(yù)處理，處理后的圖像如圖5所示。

圖5 預(yù)處理后圖像 Fig.5 Image after preprocessed

對(duì)圖5進(jìn)行分層缺陷的提取，由于分層缺陷的灰度值與圖像中其他部分的灰度值有明顯的區(qū)別，根據(jù)先驗(yàn)值統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)分層的灰度值處在特定范圍內(nèi)。因此，對(duì)灰度值處在這一特定范圍的像素進(jìn)行掃描統(tǒng)計(jì)，對(duì)相鄰的像素個(gè)數(shù)超過(guò)某一閾值的圖像區(qū)域可以認(rèn)定為是一個(gè)圖像中的分層缺陷部分，從而實(shí)現(xiàn)圖像中分層缺陷的識(shí)別和提取。按照上述算法思路對(duì)CFRP磨削表面形成的SEM圖像中分層缺陷進(jìn)行分割提取，所提取的散列缺陷圖利用連通區(qū)域標(biāo)記算法函數(shù)進(jìn)行連通疊加，進(jìn)而得到圖像中所有的分割分層缺陷的區(qū)域圖，如圖6所示。白色區(qū)域部分為分層缺陷部分。

圖6 分層缺陷提取圖 Fig.6 Output image of extracting delamination defects

將圖6中包含分層缺陷部分的圖像信息轉(zhuǎn)換為矩陣，通過(guò)矩陣運(yùn)算得到缺陷區(qū)域面積，進(jìn)而對(duì)分層缺陷的面積進(jìn)行了量化。每個(gè)區(qū)域的面積可以簡(jiǎn)單看成是像素點(diǎn)個(gè)數(shù)之和，區(qū)域生長(zhǎng)后對(duì)區(qū)域中的像素點(diǎn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)而獲得面積，因此可以得到圖像中每個(gè)區(qū)域的面積。然后統(tǒng)計(jì)連通區(qū)即缺陷區(qū)域的個(gè)數(shù)和每個(gè)連通區(qū)面積，從而計(jì)算得到缺陷區(qū)域面積。

由式(1)求得圖6表面分層缺陷提取圖中，計(jì)算缺陷的面積S=15 112，如圖7所示。進(jìn)一步通過(guò)式(2)計(jì)算得到分層缺陷區(qū)域在整個(gè)圖像中所占的比例P，即需要的分層缺陷區(qū)域占比，求得的P=0.21%.

圖7 分層缺陷提取計(jì)算圖 Fig.7 Computing image of extracting delamination defects

2.2.2斷續(xù)損傷缺陷占比判定

試驗(yàn)表明，表面的纖維斷續(xù)損傷缺陷，主要集中在纖維方向角為非90°方向的CFRP磨削表面。從CFRP磨削表面SEM圖像中可以發(fā)現(xiàn)，沿碳纖維延伸方向上的灰度值具有恒定性，當(dāng)灰度值發(fā)生異常時(shí)，并且異?；叶戎迪袼貍€(gè)數(shù)超過(guò)一定數(shù)量時(shí)，即可判定為碳纖維存在斷續(xù)性可能。運(yùn)用本文所提出的方法，針對(duì)非90°方向的3類不同纖維方向角，對(duì)CFRP磨削表面的纖維斷續(xù)損傷進(jìn)行圖像的分割提取。

當(dāng)纖維方向角θ=0°或180°時(shí)(見(jiàn)圖4(a))，缺陷提取如圖8所示。

當(dāng)纖維方向角0°<θ<90°時(shí)，缺陷提取如圖9所示。

當(dāng)纖維方向角90°<θ<180°時(shí)(見(jiàn)圖4(b))，缺陷提取如圖10所示。

2.2.3綜合缺陷占比判定

CFRP磨削表面的SEM圖像中，大多數(shù)是同時(shí)包含分層和纖維斷續(xù)損傷兩類主要缺陷的綜合性的表面，如圖11(a)中所示。采用本文提出的方法，對(duì)包含兩類主要缺陷的綜合性的CFRP磨削表面SEM圖像，分別進(jìn)行纖維斷續(xù)損傷和分層缺陷的分割和提取。缺陷提取如圖11所示。

針對(duì)圖3，8(a)，9(a)，10(a)和11(a)中所示的CFRP磨削表面的分層和斷續(xù)損傷缺陷，通過(guò)量化表征，進(jìn)行不同缺陷占比P的求解，從微觀角度判斷該磨削表面斷續(xù)損傷和分層缺陷的占比情況，所取得結(jié)果如表1所示。

圖8 斷續(xù)損傷提取圖(θ=0°或180°) Fig.8 Output image of extracting fiber intermittent damage defects (θ=0° or 180°)

圖9 斷續(xù)損傷提取圖(0°<θ<90°) Fig.9 Output image of extracting fiber intermittent damage defects(0°<θ<90°)

圖10 斷續(xù)損傷提取圖(90°<θ<180°) Fig.10 Output image of extracting fiber intermittent damage defects (90°<θ<180°)

圖11 綜合缺陷提取圖 Fig.11 Output image of extracting comprehensive defects

在磨削加工后的表面上，可隨機(jī)選取采樣點(diǎn)，分別獲取500倍放大的SEM圖像。通過(guò)本文提出的方法，對(duì)獲取的采樣點(diǎn)的SEM圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，可求得磨削表面各采樣點(diǎn)的纖維斷續(xù)損傷和分層所占的比例，并取平均值。可將此平均值視為該磨削表面的缺陷占比程度，進(jìn)而可以從宏觀上定量判斷該磨削表面斷續(xù)損傷和分層缺陷的占比情況。

表1 CFRP磨削表面缺陷占比Table 1 Proportion of CFRP surface’s defects by Grinding

在CFRP機(jī)械加工中，缺陷面積的占比要在某個(gè)范圍之內(nèi)，一般應(yīng)根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程對(duì)缺陷要求的嚴(yán)格程度而定。例如，假設(shè)某種情況下缺陷面積占比不應(yīng)該超過(guò)總面積的0.5%, 也就是說(shuō)缺陷面積不超過(guò)0.5%視為合格，所以如果缺陷占比大于0.5%，就能判定該材料不合格。本文只是針對(duì)CFRP磨削加工后所產(chǎn)生的斷續(xù)損傷和分層兩類主要缺陷進(jìn)行表面缺陷的判定，對(duì)于加工后所形成的纖維拔出、纖維空隙、凹坑、裂紋等其他缺陷，可同樣采用該方法進(jìn)行評(píng)定。缺陷占比的統(tǒng)計(jì)，是對(duì)CFRP磨削表面缺陷進(jìn)行快速定量評(píng)定的有效的方法。

3 結(jié)論

本文針對(duì)CFRP磨削加工后表面形成的分層和斷續(xù)損傷兩類主要缺陷，運(yùn)用圖像處理技術(shù)，對(duì)CFRP磨削表面進(jìn)行SEM表征分析。經(jīng)過(guò)圖像預(yù)處理后，選用區(qū)域生長(zhǎng)算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，將標(biāo)記出的缺陷部分進(jìn)行連通疊加，進(jìn)而提取了圖像中所有分割的缺陷區(qū)域。提取的缺陷區(qū)域圖像轉(zhuǎn)換為矩陣，通過(guò)矩陣的運(yùn)算，計(jì)算出圖像中缺陷區(qū)域在整個(gè)顯微圖像中所占的比例，定量判斷CFRP磨削表面缺陷的占比程度。結(jié)果表明，該方法可以有效地快速判定磨削加工后CFRP工件表面缺陷分布的情況，快速預(yù)測(cè)磨削加工后CFRP表面質(zhì)量的優(yōu)劣，為下一步加工工藝的改進(jìn)提供了有力的參考依據(jù)。