周神特,张 潇,王宇宇,柯 宇,赵文宏

(浙江工业大学 机械工程学院，杭州 310014)

经过砂带平面磨床加工后的金属板材主要是去除了板材表面的锈蚀、表面瑕疵、电镀层和氧化皮等表面覆盖物，随着制造业的发展，对金属板材表面质量的要求日益提高[1-2]。表面质量的一个重要评判标准就是表面波纹度，表面波纹度是介于表面粗糙度和表面形状误差之间的表面几何不平度，表面波纹度影响着金属板材的抗疲劳强度、抗腐蚀性、磨损性能以及外观等[3]。

目前，常规金属板材表面波纹度的检测方法大都采用接触式检测，该方法在一定程度上会对金属板材造成一定的损伤，且检测效率低、精度不高。基于机器视觉的金属板材表面波纹度检测方法是一种非接触式的方法，该方法能够快速、有效地提取表面信息，实现无损检测，有效地提高金属板材的检测速度，降低误检率[4]。

HORN[5]通过研究图像表面的成像机理和光线反射原理，提出了明暗成形的原理，通过分析拍摄的单一表面图像来获取形貌轮廓。WOODHAM[6]等基于Lambert定律提出了一种光度立体测量法，用于提取表面轮廓形貌。ZHANG[7]提出了一种利用投影产生光栅图像的测量光学结构，以此获得标准工件表面的波纹度轮廓和波幅。

目前,国内外基于机器视觉的波纹度检测大多数集中在对木材表面的研究，对金属材料表面的研究较少，仅有的一些研究理论仅限于小尺寸零件表面波纹度的测量，并且这些测量方式存在较大限制，一般只适合于实验室的精密研究，不适宜用于生产环境中金属板材波纹度的测量[8]。……