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        機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測技術(shù)

        2020-01-07 22:12:02楊業(yè)趙靜郭成亮鄭興林
        關(guān)鍵詞:缺陷

        楊業(yè) 趙靜 郭成亮 鄭興林

        【摘?要】先對(duì)機(jī)械加工零件表面紋理缺陷出現(xiàn)的原因及監(jiān)測工作的重要性作簡要的論述,進(jìn)而系統(tǒng)分析綜述機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測技術(shù)的應(yīng)用要點(diǎn)及策略,包括圖像識(shí)別檢測法、表面紋理特征檢測、表面紋理缺陷的提取及檢測結(jié)果分析。

        【關(guān)鍵詞】機(jī)械加工零件;表面紋理;缺陷

        機(jī)械加工零件極易因?yàn)槭艿讲僮饕蛩睾驮O(shè)備因素而出現(xiàn)表面紋理缺陷問題,導(dǎo)致零件質(zhì)量受損,無法滿足實(shí)際應(yīng)用需求。隨著近年來機(jī)械加工技藝的提升和缺陷檢測技術(shù)的發(fā)展,機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測在機(jī)械加工零件中越來越常見,通過應(yīng)用多種缺陷檢測技術(shù)可以全面檢查機(jī)械零件存在的質(zhì)量問題,并針對(duì)具體的故障問題制定有效合理的解決對(duì)策。因此,為確保機(jī)械加工精度與質(zhì)量,進(jìn)一步明確和掌握機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn)及策略尤為必要。

        1.機(jī)械加工零件表面紋理缺陷出現(xiàn)原因與檢測的重要性

        導(dǎo)致機(jī)械加工零件出現(xiàn)表面紋理缺陷的原因主要是設(shè)備因素和外部因素。在設(shè)備因素方面,所使用的設(shè)備可以直接影響和決定加工零件的質(zhì)量,若所使用的加工機(jī)械年限較長,則加工零件出現(xiàn)質(zhì)量問題的風(fēng)險(xiǎn)更高[1]。另外,若沒有及時(shí)對(duì)設(shè)備進(jìn)行保養(yǎng)維修,或保養(yǎng)維修效果不佳也會(huì)導(dǎo)致機(jī)械零件缺陷率增大。在外部因素方面,比如工作人員加工過程中存在不當(dāng)操作行為極易導(dǎo)致零件表面出現(xiàn)劃痕,再比如日常加工管理不到位時(shí)也會(huì)導(dǎo)致加工零件出現(xiàn)質(zhì)量問題,嚴(yán)重時(shí)出現(xiàn)加工設(shè)備破壞的情況。除此之外,生產(chǎn)加工流程也是導(dǎo)致機(jī)械加工零件出現(xiàn)表面紋理缺陷的常見原因,往往一個(gè)加工零件需要經(jīng)過多個(gè)流程才可完成,加工過程中若某一個(gè)環(huán)節(jié)存在故障問題則勢必加大零件表面缺陷問題的概率。

        往往加工生產(chǎn)的機(jī)械零件需要滿足不同設(shè)備的運(yùn)行需求,規(guī)格不相同的零件紋理間差別較大。同時(shí)在設(shè)計(jì)過程中未充分考慮零件加工因素,均會(huì)導(dǎo)致表面紋理缺陷發(fā)生可能性增大,在后續(xù)運(yùn)行過程中會(huì)影響機(jī)械設(shè)備的整體運(yùn)行質(zhì)量。因此,在開展機(jī)械零件加工過程中,相關(guān)的工作人員不僅要嚴(yán)格按照相關(guān)的規(guī)范流程開展零件加工工作,更要給予機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測充分的重視,積極開展檢測工作,以此保證和提升所加工零部件的質(zhì)量,減少或避免零件表面紋理缺陷問題的出現(xiàn)。

        2.機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測技術(shù)應(yīng)用要點(diǎn)與策略

        2.1圖像識(shí)別檢測法的應(yīng)用要點(diǎn)與策略

        圖像識(shí)別檢測法是機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測的常用技術(shù),實(shí)際應(yīng)用有顯著的優(yōu)勢,應(yīng)用廣泛。使用圖像識(shí)別檢測法開展加工零件表面紋理缺陷檢測時(shí),主要借助的設(shè)備包括感應(yīng)電子元件的攝像機(jī)、熒光光源系統(tǒng)及顯微鏡,零件紋理圖像采集則需要借助計(jì)算機(jī)軟件來實(shí)現(xiàn)。在計(jì)算頻譜對(duì)象過程中主要使用FFT算法,同時(shí)借助濾波器強(qiáng)化所采集到的背景圖像,在此基礎(chǔ)上對(duì)零件表面缺陷圖像開展全面的檢查分析,進(jìn)而準(zhǔn)確判定表面缺陷所產(chǎn)生的原因。待前期工作完成后即可以還原處理背景圖像,使用傅里葉反變換法,通過應(yīng)用傅里葉反變換法可以將零件表面缺陷圖像轉(zhuǎn)化為圖形,這種圖形可以直接用肉眼觀察[2]。實(shí)際開展紋理圖像分析時(shí),工作人員需要對(duì)圖像分割技術(shù)有充分的了解和掌握,并保證背景圖像分割的規(guī)范性與準(zhǔn)確性,并采取合適的技術(shù)方法加工處理圖像信息。通過規(guī)范操作可以獲得清晰的加工零件表面紋理圖像,這對(duì)于提升零件表面缺陷鑒別十分有利。長期的實(shí)踐應(yīng)用發(fā)現(xiàn),傅里葉轉(zhuǎn)換方法的優(yōu)勢集中體現(xiàn)在以下幾點(diǎn):①可準(zhǔn)確分析零件表面缺陷信號(hào);②確定零件表面缺陷的信號(hào)成分;③以正弦波和方波的方式來檢測零件信號(hào)?;谶@三點(diǎn)顯著優(yōu)勢,不僅可以很大程度上降低零件表面缺陷的檢測難度,同時(shí)也可以提升檢測結(jié)果的準(zhǔn)確性,應(yīng)用優(yōu)勢十分明顯。

        2.2表面紋理特征檢測要點(diǎn)與策略

        機(jī)械零件加工過程中極易受到多種因素的影響,且這些因素會(huì)或多或少的導(dǎo)致加工零件出現(xiàn)缺陷。比如在加工過程中若采用磨削工藝開展零件處理,極易對(duì)零件表面產(chǎn)生損傷,且一些損傷不易被肉眼察覺,后續(xù)應(yīng)用過程中會(huì)加大故障風(fēng)險(xiǎn)。圖像檢測技術(shù)的應(yīng)用可以收集無法被肉眼察覺的缺陷,并在此基礎(chǔ)上使用傅里葉變換法來得到精準(zhǔn)的分析結(jié)果。通常情況下加工零件所出現(xiàn)的紋理缺陷方向多是垂直的,圖像識(shí)別檢測技術(shù)可以很大程度上提升圖像像素頻率幅度值,對(duì)后續(xù)開展全面的缺陷檢測十分有利。更為重要的一點(diǎn)是,作為一種常用的線形轉(zhuǎn)換方法,傅里葉變換方法可以將零件的各種信息集中體現(xiàn)至背景中,工作人員可以直接觀察零件表面紋理缺陷而做出正確的判定。在應(yīng)用零件表面紋理特征技術(shù)開展檢測工作時(shí)需要注意一點(diǎn),即需要借助頻域?yàn)V波器來對(duì)頻譜能量作抑波處理,以便更好的提升識(shí)別圖像的系數(shù)[3]。總的來說,機(jī)械加工零件表面紋理缺陷的檢測需要嚴(yán)格遵循如下流程:確定檢測對(duì)象→信息獲取→處理分析與特征提取→分類識(shí)別與判斷→計(jì)算并輸出結(jié)果。

        鑒于零件表面缺陷特征提取有一定的難度,且極易受到其他因素的影響。因此,實(shí)際開展此項(xiàng)工作時(shí)需要給予充分的重視,并把控好其中所需要注意的事項(xiàng)。①零件生產(chǎn)過程中所出現(xiàn)的表面紋理缺陷與正常零件的紋理有較大的不同,尤其是方向與正常零件紋理不同,實(shí)際檢測時(shí)需要注意;②通常情況下零件表面紋理缺陷均會(huì)出現(xiàn)均勻分布這一特點(diǎn),但方向性較為欠缺。因此,實(shí)際檢測時(shí)要盡量使用濾波器,以此對(duì)表面紋理進(jìn)行過濾處理,在過濾過程中判別頻譜能力。

        2.3表面紋理提取要點(diǎn)與策略

        待使用濾波器完成零件表面紋理缺陷圖像處理后,即可使用閾值分割法來合理分割缺陷紋理,即劃分圖像的像素點(diǎn)。比如在紋理圖像處理中,若原始圖像的函數(shù)表達(dá)為f(x,y),而后找出函數(shù)中的特征值,并以這一特征值作為分界線,開展圖像分割處理,最終實(shí)現(xiàn)分解圖像的目的。這種圖像分解方法具有穩(wěn)定和簡單的特點(diǎn),在大規(guī)格目標(biāo)圖像劃分中有良好的應(yīng)用效果。實(shí)踐應(yīng)用發(fā)現(xiàn),在提取零件表面紋理缺陷的過程中,通過使用閾值分割法雖然可以有效分割圖像,脫離缺陷紋理圖像,但圖像中的噪音會(huì)產(chǎn)生噪音點(diǎn),對(duì)圖像分析結(jié)果的精準(zhǔn)性有較大的影響[4]。因此,針對(duì)這一局限性,待缺陷圖像脫離主圖像后,還需要使用閾值分割法,將影響分析結(jié)果、無分析價(jià)值的紋理元素加以剔除,以此實(shí)現(xiàn)消除噪音點(diǎn)的目的。此過程中可以將開運(yùn)算方法應(yīng)用到圖像濾波中,使用形態(tài)學(xué)消除圖像的邊界點(diǎn),以確保圖像兩側(cè)邊界可以得到不斷的收縮。最后對(duì)紋理圖像做膨脹處理,最大限度充實(shí)物體的空洞部分,促使圖像更加的平滑。

        2.4檢測結(jié)果分析要點(diǎn)

        通過共生矩陣方法計(jì)算零件表面紋理缺陷的特征向量,而后對(duì)所獲得的數(shù)據(jù)信息和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)需求作相應(yīng)的處理,明確零件表面紋理缺陷的產(chǎn)生原因。最后提出零件表面紋理缺陷的解決方案,并做好相應(yīng)的預(yù)案,以此提升零件表面紋理缺陷的預(yù)處理能力。在零件紋理缺陷檢測與處理過程中,數(shù)據(jù)的計(jì)算是核心工作,務(wù)必保證數(shù)據(jù)計(jì)算的準(zhǔn)確性。

        3.結(jié)語

        通過積極開展機(jī)械加工零件表面紋理缺陷檢測工作,可以很大程度上減少機(jī)械零部件的故障率,提升機(jī)械加工質(zhì)量。實(shí)際使用相關(guān)檢測技術(shù)與計(jì)算方法時(shí),要把控其中的應(yīng)用要點(diǎn),有針對(duì)性的控制零件表面紋理缺陷,從而確保零件加工質(zhì)量。

        參考文獻(xiàn):

        [1]管聲啟,陳永當(dāng),師紅宇.基于仿生視覺感知的機(jī)械零件表面缺陷檢測[J].軟件,2018,039(11):55-57.

        [2]周友行,馬逐曦,石弦韋,等.HSI顏色空間下的直線導(dǎo)軌表面缺陷檢測方法[J].中國機(jī)械工程,2019,030(18):2179-2184.

        [3]張亞洲,盧先領(lǐng).基于改進(jìn)相干增強(qiáng)擴(kuò)散與紋理能量測度和高斯混合模型的導(dǎo)光板表面缺陷檢測方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2020,357(05):309-316.

        [4]李海洋,李巧霞,王召巴,等.金屬材料表面缺陷的激光超聲檢測技術(shù)[J].火力與指揮控制,2019,044(08):61-64.

        (作者單位:北京空間機(jī)電研究所)

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