张明华

宁波技师学院，浙江宁波 315000

本文特别针对机械加工零件表面的纹理方向性强，对机械加工零件表面的纹理特点进行了研究和分析，而且试验中取得了很不错的结果也表明此实验适合机械加工零件表面纹理缺陷的实时性检测研究。检测中提出了一种新的计算方法针对机械零件表面的纹理缺陷检测。这个实验是对机械加工零件表面的图像进行傅里叶变换，而且还通过设计滤波器去除纹理的办法，在进行其新图阀值分割，不仅能从中得到缺陷目标的二值图像，还可以经过图像的形态学运算法除掉了纹理分割噪声和干扰，从而实现缺陷目标与背景纹理的分离。

1 机械加工表面纹理缺陷检测系统框图

实验研究的纹理缺陷检测系统图如图1 显示。

2 机械加工零件表面纹理特征分析

在机械生产加工过程中，因为磨削，咆哮工艺等加工出的零件表明多少都会有刀具留下的各种纹理缺陷，在试验中运用傅里叶变换进行频谱分析中能看到对应频谱幅值图。

因为大部分缺陷纹理的图像都是那种垂直方向的，所以这些地方的的像素点的频谱幅值很大。因为傅里叶变换是线型变换，所以空域图像的信息能够较为全面的保持到频域，纹理属性的方向纹理主要都集中反映在频谱图里和纹理方向垂直形成的平面上，如果通过频域滤波器对频谱中能量较为集中的能量进行抑制滤波的话，方向问你的纹理特征就会被大大的消弱，这样就可以增强缺陷纹理便于识别和分类。

关于机械零件加工生产过程中的表面纹理的缺陷，如果从缺陷纹理方面来考虑，在很多情况下，在缺陷纹理方向和加工过程中产生的原有图案不一致的情况下，还有一种情况就是缺陷纹理在一般情况中分布很均匀，方向性比较弱。如果从缺陷纹理角度观察，因为缺陷纹理的频谱能量低于主纹理频谱能量。所以想要增强缺陷纹理图像，只要通过找出频谱能量集中的主纹理并且过滤掉主纹理方向的频谱就可以做到，然后通过图像分割法就能提取缺陷纹理了。

运用多种的计算公式及分析研究最终会轻而易举的在主纹理中提出缺陷纹理，而且通过这些方法可以自动提取主纹理方向，然后当检测物体的位置放生旋转时，因为滤器方向跟着变换，因此滤波器很容易找到高功率频谱带，并且将其滤除，也就是是想了缺陷检测的旋转不变性。

3 缺陷纹理提取方法

就这样被过滤之后主纹理就会被掩盖，缺陷纹理图像很容易凸现出来，然后在运用阀值分割法来划分缺陷纹理和主纹理。但是由于阀值分割后不仅能体现缺陷纹理还会包含噪声点，所以还要对其结果进行处理。以便于消除噪声点。试验中考虑到噪声点是随机的，而且缺陷纹理是有一定的图像形成的，所以进一步实验表明，对图像进行开运算，由于开运算的变化是从先腐蚀在在膨胀的变化过程，所以它不但可以消除这些噪声点还能消除图像分割时产生的误差。

4 实验证明及结果分析

为了证明提出纹理缺陷检测方法的最终效果，实验中还采取了对比法来对缺陷纹理和主文理图像进行了测试分析，一种是机械过程中的磨削等操作中自然转变的纹理缺陷，而另一种是没有缺陷纹理的零件图像上重复的不同类型的纹理缺陷。纹理缺陷包括很多种图像，无论是形状还是大小都是不规则的。

对不同纹理缺陷进行测试，如下表。

检测结果中表明，图像检测速度均为1.13s/每幅图，所以结果证明许多方法对于缺陷纹理检测都没有此方法的正确率高。

5 结论

本文运用一个专门针对于于机械加工零件表面纹理图像观测检查的视觉检测系统方法，而且在机械加工零件表面纹理特点的基础之上提出了新的适用于机械加工零件表面缺陷检测的方法。一切研究结果表明这种方法对于纹理缺陷检测方法不仅计算量较少，而且还能相对准确的处理这些纹理缺陷。准确率相对来说也很高，更具有实用性。值得开发运用研究。

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