機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法研究

田　浩（邵陽學院　機械與能源工程系，湖南　邵陽　422000）

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機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法研究

田浩
（邵陽學院機械與能源工程系，湖南邵陽422000）

摘要：隨著我國工業發展水平的提高，工業生產現代化程度越來越高。面對消費者對于產品質量的要求越來越高，很多企業也是通過各種手段來提高機械加工零件的質量水平。而在這之前，企業往往會對機械加工零件的表面進行全面的檢測，檢測內容主要包括零件的紋理、光滑度等方面，這也是產品生產過程中對零件質量進行檢測和控制的重要流程。筆者通過對機械加工零件紋理缺陷檢測的重要性的分析，指出了現實生產過程中較為常見的檢測方法，以期能夠提高機械加工零件質量水平。

關鍵詞：機械加工；零件表面；缺陷檢測；方法

0　前言

現代工業機構對于機加工產品質量要求越來越嚴格，尤其是對于精密類的儀器，對其表面紋理缺陷的檢測已經被廣泛應用到機加工的生產過程中。我國工業化程度越來越高，這也刺激了國內對于機械加工零件的需求量，許多機械加工企業瞄準契機，把握機遇，并且積極利用機加工零件表面紋理缺陷檢測等各種手段，以提高生產的零件質量。不同的機加工零件有其不同的特點，在加工過程中也要注意靈活運用結構分析法、濾波器檢測法等對其進行紋理缺陷的檢測。但是現階段的檢測方法對于檢測尺寸較大的機械加工零件較為準確，而對于較小尺寸的零件缺陷檢測的精準度較低，不能達到預期的效果。機械加工生產的零件表面紋理或多或少都會出現瑕疵，但是在實際過程中我們沒有辦法精準預測零件表面的某些缺陷，這時就需要我們尋求一些機械加工零件表面紋理缺陷檢測的手段，對零件表面缺陷進行較為準確的檢測和分析。

1　機械加工零件紋理缺陷檢測的重要性

現代化的工業生產不斷發生著激烈變革，現代化的機械加工生產作業作為現代工業生產的構成部分，機械加工企業需要時刻保持“以質量為根本”的生產意識，通過提高產品質量來提高企業綜合競爭能力，保持企業活力，因此機械加工零件質量的好壞對于機械企業健康發展的影響極大。眾所周知，現代的機器一般都是由各種構件和零部件接連而成的，如果機器所用的零部件質量不過關，可能會影響機器正常的運行，嚴重時還可能造成更為慘重的損失和后果。機械加工生產過程中，零件的生產可能會受到各種各樣因素的影響，比如材料本身的特點、加工刀具的變化、加工程序的復雜性高或者難度高等等，都會對零件表面造成或大或小的影響，常見的零件缺陷主要為反光特性差，零件尺寸不合適或者方向不準確等等。如果僅僅通過傳統的檢測方式，不利用新型的檢測技術，往往會讓我們難以發現微小的紋理缺陷。因此，對于機械加工零件紋理缺陷檢測極為重要，企業應當加強對機械零件表面紋理檢測的力度，這既是經濟發展的需求，也能從一定程度上促進社會的發展和變革。

2　機械加工零件表面紋理缺陷檢測方法

在實際生產加工過程中，對零件表面的紋理缺陷檢測方法主要通過對圖像的識別、紋理的提取、區分噪聲與紋理缺點以及計算等多種方式。下面對這幾種常見的紋理缺陷檢測法進行一一簡要介紹。

2.1圖像識別

首先，圖像識別是最為廣泛應用的檢測方法之一。檢驗者一般通過對機械加工零件表面進行濾波處理，實現對零件表面的背景圖像的辨析和識別，這種方式能夠提高機械加工零件表面圖像的紋理清晰度，相當于對機械加工零件表面圖像進行了PS中的提高像素的處理，這樣就能增加零件紋理缺陷圖案的可分辨度，減少零件背景圖案對于紋理缺陷圖案的干擾，更加清楚地分辨和區分機械加工零件的背景紋理圖案和缺陷紋理圖案，較好地檢測出零件表面可能存在的紋理缺陷。運用圖像識別方法時要注意周圍環境因素的影響，因為噪音會對濾波產生影響，從而影響零件表面紋理缺陷檢測時呈現出的紋理的清晰度和區分背景圖案的準確度，因此檢測時要盡量周圍環境的干擾，提高檢測的精準度。

2.2紋理提取

除了對機械加工零件背景圖案及紋理進行圖像識別之外，還可以通過對機械加工零件表面的紋理圖像進行較為全面的提取，并借助相關儀器對這些圖案進行仔細觀察和分析處理。實際檢測中，提取機械加工零件表面紋理通常采用二階統計進行度量，并且還要使用專業的計算機系統軟件對提取的紋理進行分析和處理，而后要仔細整理紋理圖案的數據，辨別區分紋理背景和紋理缺陷的圖案，通過紋理提取來檢測出機械加工零部件表面紋理缺陷。

2.3區分噪聲與紋理缺點

在機械零部件實際生產加工過程中，第三種常用的檢測方式就是通過進行圖像分割，有效區分噪聲和紋理缺點的區別，該方法不僅可以單純地對零件進行缺陷檢測，還能夠對發現的紋理缺陷進行相應的處理。噪聲點分布不均，隨機性較強，機械加工零部件紋理的形狀也不盡相同，這樣就容易導致噪聲點與紋理缺陷相互干擾，混淆檢測效果。開運算濾波在對于噪聲處理的效果優于閉運算，能更清楚地發現機械加工零件表面紋理缺陷所在，零件紋理檢測時，應當有效利用圖像分割法，這樣既能夠抑制噪音的影響，有利于空間域圖像的還原保真，又能在一定程度處理零件紋理缺陷，可謂一舉三得，因此在實際生產過程中被廣泛應用于機械加工零件缺陷圖案的檢測。在使用圖像分割方法進行零件表面紋理缺陷檢測時，要注重對其關鍵細節的優化處理，必要時運用技術手段和數學工具對于關鍵位置的圖案形態進行重建和修復。總之，這種方法能夠在一定程度上提高檢測機械零件紋理缺陷的精確度，并且可以增強零件紋理圖像的完整性。

2.4計算

在實際加工產生過程中，要對機械加工零件表面紋理進行檢測，首要進行的工作就是對機械加工零件本身的特點進行分析，并根據其表面紋理圖像的特征，利用像素數據的空間關系形成共生矩陣，結合實際的數學規律，計算出平均值，這個平均值就是通常所說的紋理特征向量。其次，要通過連接計算機系統，對圖片進行在線處理、分析和檢測，利用圖像處理卡以保障提取的紋理缺陷數據信息的穩定性和處理所得圖像的精準度，分析零件表面紋理缺陷產生的原因。最后，也是最為關鍵的一步，就是要“對癥下藥”。針對原因提出有針對性的措施和對策，并找出具體的科學可行的解決方法。這樣才是對零件表面紋理缺陷檢測的價值所在，有利于提高機械加工零件產品質量。

3　結語

總之，要在實際生產過程中總是零件表面紋理缺陷檢測的價值，通過分析零件表面紋理缺陷產生的原因，靈活運用各種機械加工零件表面紋理缺陷的檢測方法，保證機械零件生產的質量，充分發揮機械零件的作用。

參考文獻：

［1］韓嘯.機械加工零件表面紋理缺陷檢測［J］.科技創新與應用，2014（32）:131.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.11.010

作者簡介：田浩（1994-），男，湖南邵陽人，研究方向：機械制造及自動化。