基于區域生長算法的CFRP磨削加工表面缺陷顯微視覺判定方法

謝鵬華，呂 明

(太原理工大學 精密加工山西省重點實驗室，太原 030024)

由于碳纖維增強復合材料[1](carbon fiber-reinforced plastic，CFRP)質量輕、強度高和可設計性強等的優異性能，在制造領域得到了廣泛的應用。而在CFRP的一體化設計制造后，工件的最終裝配尺寸和形狀一般不能精確地達到設計值，進而造成后續裝配等問題的出現，因此需要對CFRP進行機械加工[2]。受CFRP非均勻性、各向異性和層間結合低強度性等特點的影響，CFRP機械加工后的表面會根據纖維和基體的不同性能以及纖維排列的方向，不同程度地出現凹坑、空隙、分層、纖維拔出等缺陷[3-4]。缺陷會在工件使用中進一步導致亞表面受到破壞，出現損傷，影響材料的服役壽命。如，分層缺陷在工件使用過程中，受到力和熱載荷的影響會發生延伸，導致工件失效，甚至工件的斷裂[5]。基于CFRP固有的特性，工件在服役期間的損傷也會呈現出多樣性，判定較為困難，潛在的使用危險系數較大[6]。因此，對CFRP機械加工后，及早進行表面缺陷的評定，具有重要的意義。

目前，國內外針對CFRP缺陷的研究主要集中在檢測[4]和量化上，檢測方法有超聲[5]、渦流[7]、X射線[8]、電容成像[6]、紅外熱成像[9]等，對缺陷的量化有分層系數[10]、毛刺因子、撕裂面積因子[11]、制孔分層因子[12]等的評判，尚未形成統一的復合材料加工缺陷的判定標準。而在檢測中，存在著儀器測試成本較高，測試參數較多，測試的計算量大，測試程序復雜等問題。由于CFRP的各項異性，CFRP工件宏觀上雖然表現連續均勻，但在微觀尺度上仍是將碳纖維與基體樹脂區分對待[13]。機械加工后的表面所形成的一些細微缺陷也會引起應力集中，對工件的使用性能帶來嚴重影響[14]，細觀缺陷的檢測非常必要。此外，在機械加工中，磨削加工較其他的加工方式能有效抑制加工表面缺陷的產生[15]，故而在磨削加工的方式下，CFRP表面產生的細微缺陷就更難以檢測。針對這些問題，本文提出一種在顯微視覺下，通過對CFRP磨削加工后表面顯微圖像的分析，對加工后表面所形成的細微缺陷進行快速判定，及時掌握CFRP在磨削加工后的表面質量，并進行表面缺陷的定量評判，節省了儀器檢測的成本，節約了質量檢測的時間。

1 基于區域生長算法的判定方法

本文運用圖像處理技術，在顯微視覺下，對CFRP磨削加工后的表面進行分析，提出了基于區域生長算法的CFRP磨削加工表面缺陷占比評定的方法。該方法能夠對表面缺陷進行定量的評判，由3部分組成：一是對CFRP磨削加工后表面顯微圖像進行預處理；二是對該顯微圖像中缺陷區域進行提取；三是對該顯微圖像中缺陷部分進行量化表征。通過該方法有效地實現了CFRP磨削加工后表面顯微圖像中表面缺陷部分的分割、提取和計算，快速量化了CFRP磨削加工后的表面缺陷，迅速檢測了CFRP磨削加工后的表面質量。

1.1 圖像預處理

常規的圖像中常常會存在噪聲、對比度不強和感興趣區域不明顯等問題，影響整體圖像效果或者出現干擾圖像信息表達[16]。受CFRP各向異性的特性影響，CFRP磨削加工后形成的表面形貌復雜，表面所形成的顯微圖像也同樣存有一些干擾信息。為了有效實現對CFRP磨削加工后表面顯微圖像中信息的分析和處理，加強對該顯微圖像的感知，深入了解CFRP磨削表面的缺陷情況，有效提取圖像的局部區域特點，可對該顯微圖像進行預處理[16]：消除圖像中的無關數據，恢復真實數據，同時讓有關的缺陷信息可檢測性增強并讓數據極大限度簡化。

CFRP磨削加工后表面形成的復雜形貌的顯微圖像，可通過圖像濾波、圖像直方圖均衡化、圖像灰度變換、小波變換圖像增強等進行預處理，更好地獲得CFRP磨削表面顯微圖像中的缺陷信息。通過巴特沃斯同態濾波[17]，消除顯微圖像噪聲，壓縮圖像整體動態范圍，增加圖像中相鄰區域間的對比度；通過直方圖均衡化[18]處理，改善圖像質量，提高圖像整體對比度，更好地顯示出顯微圖像中缺陷的更多細微信息；通過分段灰度變換[19]，提高顯微圖像的清晰度，實現感興趣區域的增強，突出圖像中所包含的缺陷等特征信息；通過小波變換圖像增強[20]，消除顯微圖像中的一些不重要的無關數據，增強圖像中缺陷部分的信息特征區域。通過對圖像的預處理，進一步顯示出原始圖像中的細節，清晰地反應了CFRP磨削表面缺陷的特征。

1.2 表面缺陷區域提取

在CFRP磨削加工后獲取的表面顯微圖像中，表面缺陷可視為整個圖像中的感興趣區域。對表面缺陷的檢測和識別，即可視為對顯微圖像中作為感興趣區域部分的信息的提取和分析，即將該區域與其他區域進行區別。

圖像分割[16]可以把圖像分成若干個特定的、具有獨特性質的區域，并提出感興趣目標。通過對CFRP磨削加工后表面顯微圖像進行圖像分割，就可以提取顯微圖像中作為感興趣區域的缺陷部分的信息。圖像分割方法可以根據圖像特征的不同，分為3類：一是對整幅圖像使用固定的全局閾值進行分割，二是基于不同灰度的邊緣檢測的方法：從不一致特征的區域之間檢測邊緣，再通過程序按一定算法進行連接，構成不同區域的分割；三是基于區域的分割方法[21]：分割算法簡單，適合于分割較小的圖像結構，是比較普遍的方法。在分割過程中，當沒有給定特定的分割條件和圖像的先驗知識，可通過算法簡單的區域分割方法進行分割表面較為復雜的圖像。在對CFRP磨削表面進行顯微圖像識別分析時，并沒有顯微圖像分割的特定經驗，故本文采用最為普遍的基于區域生長的分割方法進行圖像分割。

區域生長算法[22]是通過迭代過程，不斷將具有相似性質的像素合并構成區域，最終實現基于圖像性質的分割。算法首先對待分割區域尋找一個種子作為起點，在鄰域中將與種子像素相同性質的像素進行合并，構成新的區域，同時將相同屬性的像素作為種子，繼續合并增長，當沒有符合條件的像素可以合并時，這個區域就停止構建，形成了一個獨立的區域，從而達到了分割的目的。對分割出來的感興趣區域，即CFRP磨削表面缺陷部分，采用連通區域標記算法函數進行連通疊加，可得到所分析的顯微圖像中所有的缺陷區域。

實現對CFRP磨削表面缺陷提取的步驟如圖1所示。

讀取預處理后的圖像；其次，運用區域生長算法對預處理后的圖像進行分割，其分割具體步驟為：

1) 順序掃描圖像，根據專家對圖像中缺陷灰度值統計的知識，找到第1個符合該統計知識的未歸屬的像素作為種子點，設為(x0,y0)；

圖1 缺陷提取流程 Fig.1 Flowchart of Extracting defects

2) 以(x0,y0)為中心,進行8鄰域像素(x,y)的擴展。如果(x,y)滿足合并增長準則，則將(x,y)與(x0,y0)合并，并將(x,y)壓入堆棧；

3) 從堆棧中取出一個(x,y)，將其視為(x0,y0)，重復步驟2)；

4) 當堆棧為空時，返回到步驟1)；

5) 重復步驟1)—4)，當圖像中的每個像素點都有歸屬后，增長結束。

重復上述分割步驟，直到將圖像中所有存在的缺陷都提取結束為止。用連通區域標記算法函數對所提取的散列的缺陷進行連通疊加，進而得到一張圖像中所有的分割缺陷的區域。

通過以上步驟，將視為表面缺陷的感興趣區域與其他區域加以區別，進而提取了表面的缺陷區域。

1.3 表面缺陷量化表征

通過區域生長算法得到CFRP磨削表面缺陷所在的區域，僅僅是定性地分析了表面缺陷在顯微圖像中的布局，而定量判定缺陷的情況，則需對缺陷所在的區域進行分析計算。本文提出的方法是對缺陷區域在整個顯微圖像中所占的比例進行計算，進而定量判定CFRP磨削加工后表面缺陷的分布情況。

1.3.1缺陷區域面積計算

對CFRP磨削表面缺陷進行進一步的定量分析，可視為對CFRP磨削表面顯微圖像中包含表面缺陷信息的部分進行分析計算。將包含缺陷信息的連通區域圖像轉換為矩陣，通過矩陣的運算得到包含缺陷信息圖像的像素點個數，每個區域的面積可以看成是像素點個數之和。統計連通區即缺陷區域的個數，即求出缺陷區域面積。計算公式定義如下：

(1)

式中：Si為第i個獨立的缺陷區域面積；N為缺陷區域個數；S為缺陷區域疊加之和，即缺陷區域面積。

1.3.2缺陷區域占比計算

經過計算出通過處理后的圖像中所包含缺陷信息區域面積S后，進一步通過式(2)計算得到缺陷區域在整個圖像中所占的比例，即求得需要的缺陷區域的比例。

(2)

式中：P代表缺陷區域占比；S為缺陷區域面積；Stat為所分析的顯微圖像的整體面積(即所分析的整個顯微圖像中包含的像素點個數)。

2 實驗結果

2.1 缺陷形成

本實驗選用臺灣大橋MV-40立式加工中心為平臺，選用自行研制的電鍍單層CBN砂輪作為加工刀具(砂輪基體材料為45#鋼，CBN粒度為100/120目，直徑175 mm，厚度為1.8 mm)對外徑20 mm，內徑10 mm的碳纖維管狀材料(碳纖維類型為T300，基體材料為環氧樹脂，碳纖維管由纖維預浸成型工藝制成)進行平面磨削加工。由于該纖維管的纖維鋪設方向為由0°和90°方向的疊層交叉，在對其截面進行平面磨削加工時，可以產生對不同纖維方向的磨削。

CFRP管狀材料通過高精度平口鉗固定在工作臺上，采用常溫干式磨削進行加工，主軸轉速為7 000 r/min，進給速度為3 mm/min，加工示意圖如圖2所示。用酒精和超聲波清洗機對磨削加工后的試件表面進行表面雜質的去除，使用VEGA3 SBH掃描電子顯微鏡對CFRP磨削表面的缺陷進行表征，并提取表面500倍的SEM圖像。

圖2 磨削加工現場 Fig.2 Experimental set-ups

由于CFRP的各向異性和由兩相材料組成的特性，在對CFRP機械加工后，表面會根據材料的特殊性能，呈現出復雜形貌。而當進行磨削加工時，由砂輪的地貌特征決定了磨削加工后的被加工工件表面形貌具有隨機性。因此，在對CFRP進行磨削加工時，表面形貌的形成不僅和材料特性有關，而且與磨削工藝有關。在磨削過程中，CFRP在砂輪的磨粒作用下，發生材料的分離并產生切屑，同時形成了新的加工表面。隨著刀具的給進及磨粒的切入，后續的磨粒又對新形成的加工表面進行磨削，在砂輪出刀處才得到了最終的加工表面。表面形貌出現了不規則隨機狀態，同時表面出現了分層、纖維斷續損傷[23]、纖維拔出、空隙、撕裂等加工表面的缺陷。

基于CFRP纖維排列的方向性，將切削方向與碳纖維方向(未切削材料層)形成的角度定義為纖維方向角[24]。在不同纖維方向角的加工中，纖維的切斷形式主要有層間分離型、剪切斷裂型和彎曲折斷型[25]，磨削加工后的表面形貌受纖維斷裂形式的影響，形成主要缺陷為分層和纖維斷續損傷等，具體形成原因如下分析：

1) 分層。在磨削過程中，CFRP在力的作用下產生碳纖維層間應力，在一側如果不施加足夠支撐，經過磨削力的施加，層間應力過大，當超過樹脂基體的強度，則造成碳纖維層與樹脂基體的分開，產生分層。分層會使加工后的工件從表面的分層處進一步向內部延伸開裂，破壞工件整體性能[4]。當磨削方向與纖維方向垂直時，即纖維方向角90°，磨粒對CFRP中的每一根纖維進行單獨切削，又因此時壓縮強度和剪切強度極限高，故在磨削過程中，纖維層間壓力較大，產生了分層。分層缺陷SEM表征如圖3所示。

圖3 CFRP表面分層缺陷SEM表征 Fig.3 SEM diagram of delamination defects on CFRP surface

2) 纖維斷續損傷。在CFRP磨削過程中，被剪切的碳纖維與樹脂基體的界面層之間，未完成纖維剝離，產生了部分連續短纖維，造成了纖維斷續損傷。纖維斷續損傷會使CFRP整體結構失去加強作用，影響材料的整體強度。

當磨削方向與纖維方向平行時，即纖維方向角為0°或180°時，被加工工件表面主要是由于CFRP中的碳纖維和基體界面層之間分離而形成的，也就是靠破壞碳纖維和樹脂基體中強度較弱的部分。在加工時纖維在斷裂過程中，形成了階梯型的斷裂，部分纖維斷續損傷缺陷SEM表征如圖4(a)所示。當磨削方向與纖維方向不平行且不垂直時，即纖維方向角為銳角或鈍角時，對CFRP的磨削處于平行和垂直磨削之間，磨削后的表面同時有平行纖維方向和垂直纖維方向兩種條件下的纖維的斷裂，形成階

圖4 CFRP表面纖維斷續損傷SEM表征 Fig.4 SEM diagram of fiber intermittent damage defects on CFRP surface

梯狀的脆性斷裂。由于受到兩個方向力的作用，纖維在斷裂過程中，有層間剝離未完全，形成纖維斷續損傷，其缺陷SEM表征如圖4(b)所示。

2.2 算法判定

2.2.1分層缺陷占比判定

本文算法的實現，都是在Matlab下進行的。以圖3的CFRP磨削表面分層缺陷圖為例，首先對該圖像采用巴特沃斯同態濾波、直方圖均衡化、灰度變換和小波變換圖像增強等方式進行預處理，處理后的圖像如圖5所示。

圖5 預處理后圖像 Fig.5 Image after preprocessed

對圖5進行分層缺陷的提取，由于分層缺陷的灰度值與圖像中其他部分的灰度值有明顯的區別，根據先驗值統計分析，發現分層的灰度值處在特定范圍內。因此，對灰度值處在這一特定范圍的像素進行掃描統計，對相鄰的像素個數超過某一閾值的圖像區域可以認定為是一個圖像中的分層缺陷部分，從而實現圖像中分層缺陷的識別和提取。按照上述算法思路對CFRP磨削表面形成的SEM圖像中分層缺陷進行分割提取，所提取的散列缺陷圖利用連通區域標記算法函數進行連通疊加，進而得到圖像中所有的分割分層缺陷的區域圖，如圖6所示。白色區域部分為分層缺陷部分。

圖6 分層缺陷提取圖 Fig.6 Output image of extracting delamination defects

將圖6中包含分層缺陷部分的圖像信息轉換為矩陣，通過矩陣運算得到缺陷區域面積，進而對分層缺陷的面積進行了量化。每個區域的面積可以簡單看成是像素點個數之和，區域生長后對區域中的像素點進行統計而獲得面積，因此可以得到圖像中每個區域的面積。然后統計連通區即缺陷區域的個數和每個連通區面積，從而計算得到缺陷區域面積。

由式(1)求得圖6表面分層缺陷提取圖中，計算缺陷的面積S=15 112，如圖7所示。進一步通過式(2)計算得到分層缺陷區域在整個圖像中所占的比例P，即需要的分層缺陷區域占比，求得的P=0.21%.

圖7 分層缺陷提取計算圖 Fig.7 Computing image of extracting delamination defects

2.2.2斷續損傷缺陷占比判定

試驗表明，表面的纖維斷續損傷缺陷，主要集中在纖維方向角為非90°方向的CFRP磨削表面。從CFRP磨削表面SEM圖像中可以發現，沿碳纖維延伸方向上的灰度值具有恒定性，當灰度值發生異常時，并且異常灰度值像素個數超過一定數量時，即可判定為碳纖維存在斷續性可能。運用本文所提出的方法，針對非90°方向的3類不同纖維方向角，對CFRP磨削表面的纖維斷續損傷進行圖像的分割提取。

當纖維方向角θ=0°或180°時(見圖4(a))，缺陷提取如圖8所示。

當纖維方向角0°<θ<90°時，缺陷提取如圖9所示。

當纖維方向角90°<θ<180°時(見圖4(b))，缺陷提取如圖10所示。

2.2.3綜合缺陷占比判定

CFRP磨削表面的SEM圖像中，大多數是同時包含分層和纖維斷續損傷兩類主要缺陷的綜合性的表面，如圖11(a)中所示。采用本文提出的方法，對包含兩類主要缺陷的綜合性的CFRP磨削表面SEM圖像，分別進行纖維斷續損傷和分層缺陷的分割和提取。缺陷提取如圖11所示。

針對圖3，8(a)，9(a)，10(a)和11(a)中所示的CFRP磨削表面的分層和斷續損傷缺陷，通過量化表征，進行不同缺陷占比P的求解，從微觀角度判斷該磨削表面斷續損傷和分層缺陷的占比情況，所取得結果如表1所示。

圖8 斷續損傷提取圖(θ=0°或180°) Fig.8 Output image of extracting fiber intermittent damage defects (θ=0° or 180°)

圖9 斷續損傷提取圖(0°<θ<90°) Fig.9 Output image of extracting fiber intermittent damage defects(0°<θ<90°)

圖10 斷續損傷提取圖(90°<θ<180°) Fig.10 Output image of extracting fiber intermittent damage defects (90°<θ<180°)

圖11 綜合缺陷提取圖 Fig.11 Output image of extracting comprehensive defects

在磨削加工后的表面上，可隨機選取采樣點，分別獲取500倍放大的SEM圖像。通過本文提出的方法，對獲取的采樣點的SEM圖像進行實驗，可求得磨削表面各采樣點的纖維斷續損傷和分層所占的比例，并取平均值。可將此平均值視為該磨削表面的缺陷占比程度，進而可以從宏觀上定量判斷該磨削表面斷續損傷和分層缺陷的占比情況。

表1 CFRP磨削表面缺陷占比Table 1 Proportion of CFRP surface’s defects by Grinding

在CFRP機械加工中，缺陷面積的占比要在某個范圍之內，一般應根據實際生產過程對缺陷要求的嚴格程度而定。例如，假設某種情況下缺陷面積占比不應該超過總面積的0.5%, 也就是說缺陷面積不超過0.5%視為合格，所以如果缺陷占比大于0.5%，就能判定該材料不合格。本文只是針對CFRP磨削加工后所產生的斷續損傷和分層兩類主要缺陷進行表面缺陷的判定，對于加工后所形成的纖維拔出、纖維空隙、凹坑、裂紋等其他缺陷，可同樣采用該方法進行評定。缺陷占比的統計，是對CFRP磨削表面缺陷進行快速定量評定的有效的方法。

3 結論

本文針對CFRP磨削加工后表面形成的分層和斷續損傷兩類主要缺陷，運用圖像處理技術，對CFRP磨削表面進行SEM表征分析。經過圖像預處理后，選用區域生長算法對圖像進行分割，將標記出的缺陷部分進行連通疊加，進而提取了圖像中所有分割的缺陷區域。提取的缺陷區域圖像轉換為矩陣，通過矩陣的運算，計算出圖像中缺陷區域在整個顯微圖像中所占的比例，定量判斷CFRP磨削表面缺陷的占比程度。結果表明，該方法可以有效地快速判定磨削加工后CFRP工件表面缺陷分布的情況，快速預測磨削加工后CFRP表面質量的優劣，為下一步加工工藝的改進提供了有力的參考依據。