基于圖像處理齒輪表面缺陷測量技術

袁端磊，董華軍，2，田小靜，叢宇，司博文

(1.中電裝備平高集團有限公司，河南 平頂山 467001;2.大連交通大學 機械工程學院，遼寧 大連116028;3.大連供電公司，遼寧 大連 116001;4.北車集團 大連機車有限公司，遼寧 大連 116022)

0 引言

齒輪是各種機械設備中常用的一種重要傳動零件，其齒面質量和精度高低對整個機械設備的綜合性能和實用壽命有著重要的影響.發展齒輪表面質量和精度的檢測技術是提高齒輪產品質量的必要條件［1］.傳統的齒輪測量儀器相對而言結構較復雜，價格昂貴，技術要求高，一般企業僅靠人眼在顯微鏡下逐個分辨，效率和精度極低，因而在很大程度上制約了其應用.近年來，隨著數字圖像處理技術的發展，利用光學、圖像處理等技術實現對機械零件表面質量檢測已經受到人們的重視，該方法具有效率高、動態范圍大、成本低及非接觸測量等特點，可廣泛應用于各種實時在線機械零件檢測［2］.在齒輪質量檢測領域，目前國內楊淑櫻等運用機器視覺檢測生產制造的齒輪和標準齒輪作對比，以檢測生產的齒輪是否合格［3］.賀秋偉等應用計算機視覺對塑料齒輪中心孔的圓心和齒形缺陷進行了檢測［4］.運用計算機視覺和圖像處理技術在齒輪檢測領域顯示了其優越性，為了進一步擴展數字圖像處理技術在齒輪表面檢測上的應用，本文提出了基于數字圖像處理技術齒輪表面缺陷檢測技術，通過圖像預處理，邊緣提取及圖像識別等技術實現了齒輪表面缺陷幾何特征參數的提取，且運用MATLAB開發了齒輪表面缺陷參數診斷軟件，為實現齒輪表面缺陷的非接觸測量提供了技術基礎.

1 齒輪表面缺陷圖像采集系統

齒輪圖像采集系統主要包括照明系統、光學鏡頭、CCD攝像機、圖像采集卡及計算機等組成，如圖1所示.整個系統工作過程如下，將被檢測齒輪齒面盡可能放置在光照均勻的背景下，調節光學鏡頭，設置 CCD相機分辨率和曝光時間，將CCD采集得到的圖片通過采集卡存到計算機內存，隨后應用相應軟件對齒輪齒面進行分析和檢測，最后將檢測結果輸出.

圖1 齒輪齒面圖像采集系統

2 齒輪表面缺陷圖像處理分析

一般情況下，經過CCD攝像機采集得到的齒面圖像不可避免會受到外界噪聲影響，而這些噪聲的存在使圖像變得模糊，甚至淹沒了圖像特征，對齒面分析產生一定的影響，因此在圖像特征提取之前，需要對齒面圖像進行噪聲濾除，改善圖像質量，突出圖像中的目標對象.

同時為了方便提取齒面的缺陷幾何特征，在對齒面圖像分析前，需要對齒面圖像進行二值化處理，即處理成只有0和1兩種值的黑白圖像.且二值化圖像容易獲取、存取和處理，能給出圖像的輪廓信息，因此適合圖像幾何特征的提取.

將數字圖像處理技術應用到齒輪表面缺陷檢測中，主要是利用齒面表面缺陷形狀特征明顯特點.將齒面樣本拍照成數字圖像并根據處理的需要可進行適當放大或縮小，然后通過圖像處理和分析，可快速計算檢測出每個齒面缺陷的幾何特征參數，得到診斷結果.

3 齒輪表面缺陷幾何參數提取

齒輪表面圖像如圖2所示，在圖2中提取3處不同表面缺陷進行圖像處理得到如圖3所示的(a)，(b)，(c)表面缺陷.由于表面缺陷形狀不同、大小各異，為了實現對不同缺陷進行量化描述，本文采用幾何特征來描述齒輪表面缺陷.常用來表征幾何特征的參數有面積、周長、矩形度和伸長度四個參數［5］.其中面積和周長是對表面缺陷的二值圖像進行分析計算得到的，都是通過統計圖像像素點操作完成的.而矩形度和伸長度具有圖像平移，旋轉縮放不變性的好處.通過這四個特征參數的研究對齒輪表面缺陷的診斷具有重要的意義.

圖2 齒輪表面圖像［6］

圖3 齒輪表面不同缺陷

缺陷面積描述缺陷輪廓區域的大小，即齒輪圖像中所有屬于該缺陷的像素點個數，一般用“A”表示.而缺陷周長則是包含缺陷而不包括缺陷的邊界長度，用“L”表示.缺陷矩形度則是缺陷輪廓的面積與缺陷的高度和寬度的乘積之比，用“R”表示.伸長度則是指缺陷短軸與長軸的比值，用“E”表示［6］.通過這四個特征參數可以將齒輪表面缺陷進行有效的分類和檢測.附表是對圖4中缺陷特征參數檢測的結果.

附表 齒輪缺陷檢測結果

4 基于MATLAB齒輪表面檢測系統設計

為了實現齒輪表面缺陷檢測的自動化、批量化及提高檢測效率，本系統是基于MATLAB開發的，該軟件主要包括圖像預處理、圖像分析、圖像識別模塊，系統軟件的設計具有模塊化和智能化特點.模塊化的設計具有結構清晰，便于維護和擴展特點，為進一步實現對齒輪表面缺陷檢測提供了擴展空間.智能化主要是用戶輸入齒輪齒面圖像后，系統自動對齒面缺陷進行檢測并自動輸出缺陷的幾何特征參數［7］.本系統軟件界面設計如圖4所示，在窗口中可顯示原始采集得到的齒輪圖像，然后對齒輪缺陷部分進行剪輯和提取，最后經過處理之后并顯示缺陷部分，同時對缺陷部分的幾何特征進行提取并顯示，且應用該軟件對齒輪齒面缺陷進行了檢測，軟件可實現自動對齒面缺陷的剪輯并顯示出缺陷，同時實現了缺陷的周長、面積、矩形度和伸長度幾何特征參數的檢測.

圖4 齒輪表面缺陷質量檢測結果

5 結論

本文介紹了利用數字圖像處理技術對齒輪表面缺陷進行非接觸測量方法，討論了圖像采集、圖像預處理、邊緣提取及齒輪缺陷幾何特征參數等測量步驟.運用MATLAB開發了齒輪表面缺陷幾何特征參數軟件，實驗結果表明，運用該檢測系統能夠快速、準確地實現齒輪缺陷幾何特征的檢測，為齒輪表面質量檢測提供了一種新的途徑.

［1］左建中，陳賢青，尹輝，等.基于小波變換的齒輪圖像邊緣檢測［J］.科學技術與工程，2007，7(8):1602-1604.

［2］倪振松，邢濟收.計算機視覺技術在齒輪測量中的應用研究［J］.微計算機信息，2007，23(7):123-125.

［3］楊淑瑩，任翠池，張成，等.基于機器視覺的齒輪產品外觀缺陷檢測［J］.天津大學學報，2007，40(9):1111-1113.

［4］賀秋偉，王龍山，陳向偉，等.基于計算機視覺的塑料齒輪齒形缺陷檢測［J］.機床與液壓，2008，36(1):126-128.

［5］劉禾.數字圖象處理及應用［M］.北京:中國電力出版社，2005.

［6］肖俊建，王慧英.圖像處理技術在齒輪缺陷檢測中的應用［J］.機械傳動，2009，33(2):98-100.

［7］官鑫，趙智雅，高曉蓉.圖像處理技術在鋼軌表面缺陷檢測和分類中的應用［J］.鐵路計算機應，2009，18(6):27-30.