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浙扛工业大学硕士学位论文 基于分形与神经网络的工件表面质量检测研究 摘要 随着科学技术的进步和社会的发展，人们对于机械产品表面质量 的要求越来越高，表面质量的好坏对机械设备的装配质量、配合性质、 工作性能、使用寿命都有很大的影响，是机械产品重要的质量指标。 因此研究应用于工件表面质量检测的计算机视觉检测系统具有重要 的现实意义。研究表面质量检测的关键是对衡量表面质量的特征参数 的提取，本文深入研究了基于信号分析的纹理间距参数提取方法及基 于分形理论的表面分形维数参数的提取算法。通过神经网络对特征参 数进行数据融合，对表面质量合格与否做出判断。本文的主要工作有： ( 1 ) 阐述了工件表面质量自动检测的研究现状及意义，分析了本 文的研究对象切削加工工件表面形貌特点，介绍了分形理论在表面形 貌分析中的应用状况。 ( 2 ) 研究了工件表面图像加工纹理角度自动校正方法。重点研究 了利用f f t 方法提取加工纹理间距参数的方法。 ( 3 ) 分析了加工纹理对分形维数关于表面质量判断的影响，提出 了剔除加工纹理方法。应用盒子维法对改造后的灰度图像提取分形维 数，计算结果表明该方法非常有效的表征了工件表面质量状况。 ( 4 ) 研究了采用径向基神经网络进行表面质量检测的方法，包括 神经网络输入参数的确定，网络的设计，网络学习样本的构造。 ( 5 ) 研究了v b 、m a t l a b 、s q ls e r v e r 三者混合编程技术，建 立了表面质量在线检测可视化软件系统，系统以v b 为软件界面， m a t l a b 为运算载体， s q ls g t v c r 为训练样本存储后台。对系统的 界面和功能做了详细的说明。 ( 6 ) 设计了实验方案，对三组工件表面图像分别做提取纹理间距 参数和分形维数计算，实验结果表明两参数均能很好的表征工件表面 的实际状况。最后构造训练样本对神经网络进行训练，结果表明应用 r b f 神经网络对表面质量进行判断是可行的。 关键词：工件表面质量，纹理间距，分形维数，r b f 神经网络 浙扛工业大学硕士学位论文 r e s e a r c h0 nm e a s u r e m e n to fw o r k pie c es u r f a c eq u a lit y b a s e do nf r a c t a lt h e o r ya n dn e u r a ln e t w o r k a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to ft e c h n o l o g ya n ds o c i e t y ，t h e r ei sh i g l l e ra n dh i g h e r r e q u i r e m e n ti ns u r f a c eq u a l i t yo fm e c h a n i c a lp r o d u c t i o n a sa ni m p o r t a n tm e r i t n u m b e r , t h a tw h e t h e ri tg o o do rn o tp l a y sa l li m p o r t a n tr o l ei na s s e m b l a g e q u a l i t y , f i t t i n gc h a r a c t e r , p e r f o r m a n c ea n ds e r v i c el i f eo f m e c h a n i c a lp r o d u c t i o n s oi ti sv e r yn e c e s s a r yt os t u d yt h ec o m p u t e rv i s u a li n s p e c t i n gs y s t e ma p p l y i n g i nt h ei n s p e c to fw o r k p i e c es u r f a c e t h ek e yt os t u d yt h es u r f a c eq u a l i t y i n s p e c t i sp i c k - u pt h ec h a r a c t e rp a r a m e t e rw h i c hi su s e df o rj u d g i n gt h es u r f a c eq u a l i t y t h i sp a p e rd e e p l ys t u d i e st h em e t h o do f p i c k - u pt e x t u r es p a c eb e t w e e nb a s e do n s i g n a la n a l y s i sa l g o r i t h ma n dt h em e t h o do fp i c k - u pf r a c t a ld i m e n s i o nb a s e d o nf r a e t a lt h e o r y f i n a l l yu s et h en e u r a ln e t w o r kt of u s et h et w o p a r a m e t e r sa n d m a k eaj u d g m e n tw h e t h e rt h eq u a l i t yo fw o r k p i e c es u r f a c ei sq u a l i f i e d t h e m a i nr e s e a r c hc o n t e n t sa r ea sf o l l o w s ： ( 1 ) t h i sp a p e rt a l k sa b o u tt h er e c e n td e v e l o p m e n ta n ds i g n i f i c a n c eo ft h e r e s e a r c hi na u t o m a t i cm e a s u r e m e n t ，w h i c hi su s e dt oi n s p e c ts u r f a c eq u a l i t yo f w o r k p i e e e ，a n a l y z e st h es u r f a c ea n ds h a p ec h a r a c t e ro ft h es t u d yo b j e c ti nt h i s p a p e r a n da l s oi n t r o d u c e st h ea p p l i c a t i o ns t a t eo ff r a c t a lt h e o r yi nt h es u r f a c e a n ds h a p ea n a l y s i s ( 2 ) s t u d i e st h ea n g l e - a u t o c o r r e c t i o um e t h o df o rt h ew o r k p i e c e sp r o c e s s t e x t u r e ，a n de m p h a s i z e st h em e a s u r e m e n tt op i c k - u pp r o c e s st e x t u r ed i s t a n c e p a r a m e t e rb yu s i n gf f t ( 3 ) a n a l y s e st h ei n f l u e n c et h a tp r o c e s st e x t u r ep l a y su p o nt h ej u d g m e n to f s u r f a c eq u a l i t ya b o u tf r a e t a ld i m e n s i o n ，p u t sf o r t ht h em e t h o dt oe l i m i n a t e p r o c e s st e x t u r e a n dg e t st h ef r a c t a ld i m e n s i o nf r o mt h ep r o c e s s e d 鲈a yi m a g e b yu s i n gm e t h o do fb o xd i m e n s i o n , t h ec a l c u l a t i o nr e s u l ti n d i c a t e st h a ti t e f f e c t i v e l yr e p r e s e n t st h eq u a l i t yo f t h ew o r k p i e c es u r f a c e ( 4 ) s t u d i e st h ew o r k p i e c es u r f a c eq u a l i t yi n s p e c t i o n m e t h o du s i n gr b f n e u r a ln e t w o r k i ti n c l u d e sn e t w o r ki n p u tp a r a m e t e rc h o i c e ，n e t w o r kd e s i g n ， n e t w o r kl e a r n i n gs a m p l ec o n s t r u c t i o n ( 5 ) s t u d i e st h em i x e dp r o g r a m m i n gt e c h n o l o g yo fv b , m a t l a ba n ds q l 塑坚三些查兰堡主竺垒鲨茎 s e r v e r , a n dw o r ko u tv i s u a ls o f t w a r es y s t e m s i n gi nw o r k p i e c es u r f a c eo n 1 i n e i n s p e c t i o n t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h ei n t e r f a c ea n df u n c t i o no ft h es o f t w a r e s y s t e md e t a i l e d l y ( 6 ) t h i sp a p e rd e s i g nt h ee x p e r i m e n t a la r r a n g e m e n t , a n dp i c k - u pt h et w o p a r a m e t e r st h r o u g h t h em e t h o d sa b o v e - m e n t i o n e d r e s p e c t i v e l y f r o mt h e e x p e r i m e n t a lr e s u l t t h et w op a r a m e t e r sc a l lc h a r a c t e r i z et h ew o r k p i e c es u r f a c e v e r yw e l l f i n a l l y , u s i n gt h ep a r a m e t e r sg e t t i n gf r o me x p e r i m e n tt oc o n s t r u c t n e t w o r kl e a r n i n gs a m p l e s ，t h et r a i n i n gr e s u l ti n d i c a t et h a tu s i n gr b f n e t w o r ki s f e a s i b l e k e yw o r d s ：w o r k p i e e es u r f a c eq u a l i t y , t e x t u r es p a c eb e t w e e n , f r a c t a ld i m e n s i o n , r b fn a in e t w o r k m 浙江工业大学学位论文原创性声明 y9 7 6 6 0 2 本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研究工 作所取得的研究成果除文中已经加以标注引用的内容外，本论文不包含其他个 人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育 机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均 已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。 作者签名：彳和f ：5 ，日期：加佯朋；，日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借 阅。本人授权浙江工业大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 z 、保密口，在 年解密后适用本授权书。 2 、不保密口。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名；名枋乖 导师签笆缈 j 一， 日期：护1 年厂月7 ，日 日期d ，一绰j - - 月罗口e t 浙江工业大学硕士学位论文 第一章绪论 1 1 本课题研究的目的与意义 随着科学技术的进步和社会的发展，人们对于机械产品表面质量的要求越来 越高。产品表面形貌是指表面的微观几何形态，它是由于加工过程中刀具和工件 的摩擦、切削分离时的塑性变形和金属撕裂、加工系统的振动等原因在工件表面 留下的各种不同形状和尺寸的微观结构，是衡量表面质量的一个重要指标。工件 表面形貌包含了丰富的信息：表面形貌对于加工过程中的工艺过程状态( 如刀具 磨损、机床振动、切削用量等) 变化非常敏感，因此可以用来作为加工过程控制、 检测和诊断；表面形貌的好坏不但直接决定了工件的耐磨性、耐腐蚀性、接触刚 度、抗疲劳能力、密封性和表面美观，而且对机械设备的装配质量、配合性质、 工作性能、使用寿命都有很大的影响，是机械产品的重要的质量指标呻l 。现代 机械制造业、汽车和半导体工业等都要求对产品质量进行全面控制，以提高产品 的竞争能力，表面形貌作为质量评定的一个重要指标必须严格加以控制。 目前随着柔性制造系统口m s ) 的推广应用，计算机辅助检测技术的长足发 展，人们对检测系统的智能化、柔性、快速性等方面提出了更高的要求，以适应 多品种、小批量生产的需要1 4 。同时计算机视觉技术得到不断发展，由于计算机 视觉系统可以快速获得大量信息，且易于同设计信息及加工控制信息集成，用于 工况监视、现场监视的计算机视觉系统己广泛地应用在工业，商业领域岬】。应 用机器视觉系统能大大提高生产的柔性和自动化水平，可以不挑剔工作环境和工 作时间，能在恶劣的环境下工作；可以节省劳动量，提高劳动效率，从而降低生 产成本；克服人工检测存在的凭借主观判断容易产生误判错判的缺点，提高检测 的精度；便于管理者及时掌握产品质量信息，调控生产实现企业生产的标准化管 理。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。计算 机视觉作为一种检测手段己经越来越引起人们的重视，逐步形成一种新的检测技 术一计算机视觉检测( a u t o m a t e dv i s u a li n s p e c t i o n , a v l ) 技术。 计算机视觉检测技术就是综合应用图像处理、模式识别、神经网络等方法分 浙江工业大学硕士学位论文 析工件表面图像，提取能够反映形貌特征的参数值，并与事先的先验值相比较来 判断是否符合合格川。正因为计算机视觉检测技术有如此之多的优点，因此研究 应用于工件表面形貌检测的计算机视觉检测系统具有重要的现实意义 本文研究的主要目的是通过运用图像处理的各种算法处理切削加工工件表 面图像，提取特征参数；将各特征参数通过神经网络进行数据融合，得出表面质 量合格与否判断；将上述过程通过v b 编制自动检测系统的可视化界面，结合s q l s o r v o r 数据库后台，在v b 界面的图像处理运算中调用m a t l a b 软件，建立计算机 视觉自动检测系统。 1 2 工件表面形貌检测技术的研究概况 由于工件表面形貌对产品性能有重要的影响，因此国内外对表面形貌的检 测的研究具有一定的历史，取得了丰富的成果。 早在2 0 世纪2 0 年代，t f i n s h 就提出了表面功能特性取决于表面处理和表面 轮廓的质量i s ，在工业应用领域，人们在图样上标注加工条件要求的符号，对表 面加工质量进行了分类控制 s - h i 。1 9 2 9 年，德国的g s c h m a l t z 研制出了世界上第 一台触针式轮廓记录仪“”。此后的触针式表面仪器在分辨率、测量范围、信噪 比等性能上不断完善和改进，成为工业界广泛使用的表面测量工具。同时为了克 服触针式表面仪器的缺点，也出现了利用光学干涉、散射原理制成的表面形貌测 量仪。随着科技的进步，1 9 6 8 年，美 w i l l i a m s o n 推出了三维表面触针式轮廓仪， 改交了仅限于二维轮廓界面进行测量和评定的状况，相应的表面形貌的评定方法 也由二维步入了三维【1 3 】。1 9 8 2 年，g b i n i n g 和h r o h r e r 在国际商业机器公司苏黎 世实验室成功研制出了新型表面分析仪器一扫描隧道显微镜1 1 4 1 ，使人类的认识 进入了原子层面，拓宽了人类的研究视野。由于图像处理技术，计算机技术的飞 速发展，利用图像处理的计算机视觉测量技术得到了很大的发展，成为目前的一 个研究热点。 目前表面形貌检测技术主要可以分为两种：接触式测量方法和非接触式测 量方法。 2 浙扛工业大学硕士学位论文 1 2 1 接触式检测方法 接触式检测方法主要是触针法，是目前国内广泛采用的一种方法，经过近七 十年的充分发展，该方法成为国际唯一公认的表面粗糙度测量标准方法o ”但 是该方法有很大的缺陷，测量精度随触针尖端半径影响很大、测量速度慢、实现 在线检测困难【1 6 1 、检测过程种容易对被测工件表面造成损伤。 1 2 2 非接触式检测方法 非接触式测量方法主要包括基于光学散射原理的测量方法、基于光学干涉原 理的测量方法和基于图像的测量方法。 i ) 基于光学散射原理的测量方法 如图1 1 所示，当一束光以一定的角度照射到物体表面后，由于表面非理想光 滑，会发生散射现象。研究表明：发生散射现象是由于物体表面的粗糙不平引起 的，说明表面粗糙度和散射光强度分布有一定的关系。对于表面粗糙度数值较小 的表面，反射光能较强，散射光能较弱；反之，表面粗糙度数值较大的表面，反 射光能较弱，散射光能较强 图1 1 光学散射原理 基于光学散射原理实现表面粗糙度测量的研究方法和理论较多，其中比较有 效的有：四川联合大学和哈尔滨理工大学相继提出了种参数最即耶】，表征被 测物体表面上反射光和散射光的离散程度，称之为散射特征值。利用已知表面粗 糙度参数值也的标准样块测得其散射特征值鼠，建立两者之间关系曲线，然后 可以利用散射特征值得出被测表面的粗糙度参数兄利用电磁波与光波的相似 性质，扬州大学、中国民航学院相继提出利用电磁与金属相互作用产生散射1 9 ，”】 浙江工业大学硕士学位论文 的原理，采用振子天线接受被金属表面散射的微波功率，测量金属表面的粗糙度。 2 ) 基于光学干涉原理的测量方法 当相干光照射到工件表面同一位置时，由于光波的相互位相关系，使合成光 强度发生周期性变化，即产生光波干涉现象。传统的干涉法测量用相干光照射工 件表面，然后与参考光相比较，对干涉条纹做适当变换，用来定量检测表面粗糙 度。一般而言，干涉法测量表面粗糙度，测试精度取决于光的波长。但是，干涉 条纹的分辨率是以光波长的一半为极限的，仅从条纹的状态无法判断表面是凸起 还是凹陷。因此，作为一种具有较好分辨率、宽测量范围的表面粗糙度在线检测 技术，这种干涉法测量技术还有待于进一步发展。 基于光学干涉原理，华中理工大学采用光外差干涉方法研制出2 d s p o r - 1 型表面粗糙度轮廓仪1 2 l 】，光外差干涉检测技术是一种具有纳米级测量准确度的 搞精度光学测量方法，适用于精加工、超精加工表面的测量。美国的维易科 ( v e e c o ) 精密仪器有限公司，采用共光路干涉法研制了w y k o 激光干涉仪和 光学轮廓仪，可用来测量干涉条纹位相。 3 1 图像处理方法 图像处理方法首先利用显微摄像机( 如c c d ) 或扫描隧道显微镜拍摄图像，通 过c c d 显微摄像头拍摄的图像，在冷光源的照射下波峰处反光较好图像较亮，得 到的灰度值较大；相反在波谷处反光不好图像较暗，得到的灰度值较小，表面形 貌的具体特征通过光的反射得到了很好的表征，灰度值的大小即明暗程度真实的 反映了表面形貌。扫描隧道显微镜是由聚焦电子柬扫描三维表面，通过相应的接 受探头捕获低能二次电子相关信息，并进行适当技术处理得到灰度图像。由于表 面形貌影响二次电子的反射强度，因此得到的灰度图像是真实形貌的直接反映。 接着对拍摄得到的灰度图像进行消除噪声校正偏差，凸现表面特征的预处理；最 后选取各种有效算法对各像素灰度值进行计算，提取反映表面形貌特征的特征参 数，用特征参数表征表面的粗糙程度。其优点是处理精度高；处理内容丰富，只 要改变软件就可以改变处理内容，但也存在受光照条件，噪声影响等不利因素。 扫描隧道显微镜方法，般用于高精度、纳米级的表面质量检测当中，其垂 直与水平分辨率一般能够达到o 0 1 r i m 到1 0 r i m 的范围，且价格昂贵。本文以切削 加工工件表面为研究对象，因此采用显微成像技术，对被检测表面通过显微放大 4 浙扛工业大学硕士学位论文 后，以c c d 作传感器拍摄图像渊 总之，现有的表面形貌检测方法各有优缺点和适用范围，哪一种方法都不可 能被另一种方法所取代。但是随着机械加工自动化水平的提高，基于图像处理的 计算机视觉检测其处理精度高、处理内容丰富、处理速度快、易于集成等优点显 得更具吸引力。采用满足生产实际要求的c c d 显微摄像头抓取工件表面图像，通 过一定的图像处理算法实现表面形貌的在线实时检测，将检测结果指导生产，大 大提高了生产效率和产品质量，使得企业更具竞争力。 1 3 车削加工工件表面形貌特点 经车削加工得到的工件表面具有切削纹理，切削纹理的好坏在一定程度上反 映了表面质量的好坏。图1 2 和图1 3 是y 1 5 型刀具在一定切削条件下车外圆( 4 5 号钢) 时拍摄的工件表面形貌图像，由图1 2 可见切削刀具的不同状态对工件表 面纹理有重要影响，当刀刃锋利时切削出的工件纹理清晰，连续性好，表面质量 较好；刀具磨损时切削出的工件纹理紊乱，不连续且有断痕，表面质量较差。在 不同加工参数下加工得到的工件表面纹理也不同，如图1 3 所示。加工进给量越 大，得到的纹理间距也越大，表面的粗糙度也增大。 ( a ) o 分钟( b ) 5 0 分钟( c ) 9 0 分钟 图1 2 不同加工时刻工件表面图像 咖瑚删嘲 ( a ) 仁l 1 5 t a r i f f s( b ) f - - o 9 6 n s ( c ) e = o 7 7 m n s 图1 3 不同进给量工件表面图像 5 浙扛工业大学硕士学位论文 因此在研究提取反映表面质量特征参数的过程中，可以通过研究不同刀具 状态及不同的加工参数下得到的工件表面图像，来验证特征参数提取方法的有效 性。 1 4 分形理论在表面形貌分析中的应用 分形概念是美籍法国数学家曼德尔布罗特b m a n d e l b r o t ) 提出的，但在 他之前已有很多学者在这一领域做过很多研究工作，为分形理论的产生奠定了基 础。1 9 6 0 年，曼德尔布罗特在研究棉价变化的长期性态时，发现了价格在大小尺 度间的对称性。同年在研究信号的传输误差时，发现误差传输与无误差传输在时 间上按康托集排列。在对尼罗河水位和英国海岸线的数学分析中，发现类似规律 他总结自然界中很多现象从标度变换角度表现出的对称性。他将这类集合称作自 相似集，其严格定义可由相似映射给出。他认为，欧氏测度不能刻画这类集的本 质，转向维数的研究，发现维数是尺度变换下的不变量，主张用维数来刻画这类 集合1 9 6 7 年m a n d e l b o r t 发表在美国科学杂志的论文英国的海岸线有多长 是分形理论诞生的重要标志。， 随着分形理论的发展和维数计算方法的逐步提出与改进，1 9 8 2 年以后，分形 理论逐渐在很多领域得到应用并越来越广1 9 8 6 年，t r t h o m a s t 2 5 1 和a p t h o m a s 通过对粗糙表面的研究，指出机械加工表面所表现出的不规则的细节、无序性、 自相似性具有分形性质。分形几何作为一种描述自相似、自仿射性或统计自相似 性、自仿射性集合的工具，开始应用于机械加工表面微观形貌的研究。 a m a j u m d a r z a i 【2 6 1 在对粗糙表面进行分形研究中发现，常用的传统表面形貌表征 参数存在非唯一性，即各表征参数的大小随取样长度及测量仪器分辨率不同而不 同；而分形维数作为一个无标度的分形特征参数，可用于研究各种尺度下的表面 形貌分析。他用w m 分形函数推导了基于分形维数的自相关函数。通过功率谱识 别表面形貌的分形特征，提出离散的w 咄功率谱概念，对磁盘涂层和不锈钢零件 等表面的分形维数进行了研究，并对表面形貌进行了分形模拟。s v a n d e n b e r g 等利用数字图像处理技术对表面粗糙度空问和分形维数进行了研究，证实针式轮 廓仪测量值的功率谱分析结果可用于判断被测表面是否具有分形特征。g y z h o u 和c t r i c o t 等人将分形理论用于研究工程表面磨损过程，建议采用结构函数来计 浙江工业大学硕士学位论文 算表面形貌的分形维数，认为分形维数无法区分不同材质的表面形貌。 国内最早将分形理论应用于表面形貌分析的是中国矿大的葛世荣研，1 9 9 4 年他将分形维数d 应用于磨合表面形貌的表征，通过与传统的粗糙度参数轮廓高 度的平均偏差r 。进行比较，得出表面轮廓越光滑分维数越大的结论。在机加工 表面的分形特征研究中，葛世荣于1 9 9 7 年研究了磨削、车削表面的轮廓曲线，发 现这些曲线在一定范围内存在显著分形特征，具有多重分形性，建立了分维d 与 平均粗糙度r 。的幂指数关系。1 9 9 8 年西安交通大学的费斌 2 s - m 1 发现在测量条件 一定的情况下，分维数越大粗糙表面中的非规则结构就越多越精细，表面就越粗 糙。天津大学的李成贵嗍等人基于w - m 函数，通过分析机加工表面的轮廓谱矩和 表面谱矩特性，提出了一种各向异性表面的三维形貌等方性评定参数。在腐蚀表 面的分形特征研究中，1 9 9 8 年中国科学院金属腐蚀与防护研究所的李瑛印1 研究 了f e n i s i b 非晶合金腐蚀前后的表面形貌，认为在腐蚀前后非晶合金表面在宏观 上都具有分形特征，且在分形前其平均维数维2 5 2 。大连理工大学的张玮嗍通 过计算机图像处理技术对海水一h ，o 介质和工业循环水中腐蚀的碳钢进行了 s e m 图像分析，发现碳钢表面腐蚀形貌具有分形特征，并用盒子维法测定了表面 分维值。 1 5 本文研究的主要内容 本文研究的主要内容是运用各种图像处理方法对工件表面图像进行分析，提 取能反映工件表面质量的特征参数；将得到的特征参数通过神经网络进行数据融 合，提高表面质量合格与否判断的可靠性；最后建立可视化的工件表面自动检测 系统。本文各章研究内容安排如下： 第一章重点阐述了本文研究的目的和意义，介绍了表面形貌检测技术的研 究概况，在了解当前各种表面形貌检测方法的基础上，结合当今计算机技术飞速 发展和工业生产中柔性制造系统( f m s ) 得到大力推广的趋势，指出了研究应用于 工件表面形貌检测的计算机视觉检测系统具有重要的现实意义。同时本章也分析 了本文研究的车削加工工件表面形貌特点，介绍了分形理论在表面形貌分析中的 7 浙江工业大学硕士学位论文 应用。 第二章阐述了工件表面形貌的各种评定参数，由于在加工过程中刀具的磨 损将造成加工纹理紊乱模糊，机床可能的机械振动也能影响表面纹理间距，因此 选取纹理间距作为一个表面质量评定参数，能有效反映工件表面形貌的有关特 征。提出了对c c d 显微摄像头拍摄得到的工件表面图像进行滤波降噪及加工纹 理角度校正的预处理方法。最后研究了利用f f t 方法提取加工纹理间距参数的 方法。 第三章介绍了分形理论的基础及分形曲面维数的计算方法。对工件表面图 像作具有分形特征的判断研究，研究表明工件表面图像具有统计自相似、自仿射 的分形特征。基于切削加工得到的工件表面具有切削纹理，在一定程度上千扰了 分形维数值对表面质量的衡量，这里对表面图像作剔除纹理影响的改造，最后应 用盒子维法对改造后的灰度图像进行了分形维数的计算，计算结果表明该方法非 常有效的表征了工件表面质量状况。 第四章首先阐述了径向基神经网络的基本原理，比较了径向基神经网络与 b p 网络的优缺点，指出径向基神经网络相对于b p 网络具有更多的优点。研究 了采用径向基神经网络进行表面质量检测的方法，包括神经网络输入参数的确 定，网络的设计，网络学习样本的构造。 第五章详细介绍了表面质量在线检测可视化软件系统。首先对检测软件系 统用到的各软件平台作基本介绍，然后对系统的界面和功能做了详细的说明。对 v b 、m a t l a b 、s q ls e n ，盯三者混合编程技术做了研究，给出了部分混合编程 程序。 第六章介绍了实验装置，设计了实验方案，对实验得到的三组工件表面图 像分别做提取纹理间距参数和分形维数计算。实验结果表明在加工的中前期，工 件表面纹理间距参数比较稳定；在加工后期，由于刀具的磨损造成加工纹理的紊 乱和模糊，纹理间距参数不能准确提取。在加工的中前期由于刀具未磨损，工件 表面质量稳定，分形维数在一个较小的范围内波动；在加工后期，由于刀具磨损， 表面质量恶化，分形维数大幅增大由得到的纹理间距参数和分形维数参数构造 神经网络训练样本，对神经网络进行训练，训练结果表明应用r b f 神经网络对 表面质量进行判断是可行的。 8 浙江工业大学硕士学位论文 第七章对全文作了总结，对进一步的研究提出了设想和展望。 1 6 本文的主要创新点 本文的主要创新点可以归纳为以下几点： 1 ) 在图像处理中首先需要对图像做预处理，其中包括纹理角度的校正，本文 提出了一种有效的加工纹理角度自动校正方法。由于在纹理的各个角度中只有竖 直时，图像各列像素灰度值和才出现最大，因此可以通过编程旋转图像，求出列 像素灰度值最大时的状态，校正纹理角度。 2 ) 研究了提取表面纹理间距的方法在切削过程中，由于受刀具磨损或机床 震动的影响，得到的工件表面纹理可能模糊紊乱，纹理间距也不是总是一致，要 有效的提取纹理间距有一定的难度。加工得到的纹理图像各列灰度均值具有一定 的周期性，由于该值随工件表面取样点的不同及取样时间不同均不同，是一个不 能预先确定的值，本文将其看成随机信号，将列标值看成时间轴，这样将关于空 间的灰度值当成关于时间的随机信号来处理，利用信号的功率谱密度来估计该随 机信号的周期值，得到的周期值用来评定纹理间距的大小。 3 ) 研究了基于分形理论的表征工件表面粗糙程度的方法，由于切削纹理的存 在干扰了分维数表征表面粗糙度的准确性，本文提出了将各列像素灰度值减去对 应列灰度均值来剔除加工纹理，凸现纹理紊乱、不连续、断痕及缺陷特征，对处 理后的图像做分形维数提取，取得了很好的效果。 9 浙江工业大学硕士学位论文 第二章工件表面形貌评定参数的选取及纹理间距的提取 【摘要】本章阐述了工件表面形貌的各种评定参数的选取，提出了对c c d 显微摄像头拍 摄得到的工件表面图像进行滤波降噪及加工纹理角度校正的预处理方法。最后研究了利用 f f t 方法提取加工纹理间距参数的方法。 2 1 工件表面形貌的评定参数的选取 表面微观不平度既有高度方向的特性，也有间距方向的特性，同一零件往往 同时有几种功能的要求，这样就使表面粗糙度参数的类型和数量较多3 ”。 在现行国际标准中规定的表面轮廓参数大致可分为三类，其中幅度参数2 7 个，用来描途表面高度的统计特性、极值特性和高度分布特性；空间参数3 个， 描述表面间距特性；综合参数1 2 个，用来综合反映表面轮廓的形状特性。这些参 数有助于把轮廓波形的幅度和间距差别不大、但形状并不相同的表面特征区别开 来。随着工业的发展和对外开放与技术合作的需要，我国对表面粗糙度的研究和 标准化愈来愈被科技和工业界所重视。为迅速改变国内表面粗糙度方面的术语和 概念不统一的局面，并达到与国际统一的作用，我国等效采用国际标准化组织 ( i s o ) 有关的国际标准，制订了g b 3 5 0 5 1 9 8 3 表面粗糙度术语表面及其参数。 g b 3 5 0 5 专门对有关表面粗糙度的表面及其参数等术语作了规定，其中有三个部分 共2 7 个参数术语捌： ( 1 ) 与微观不平度高度特性有关的表面粗糙度参数术语。其中定义的常用术 语为：轮廓算术平均偏差r 。、轮廓均方根偏差兄、轮廓最大高度r y 和微观不平 度十点高度尼等1 1 个参数。 ( 2 ) 与微观不平度间距特性有关的表面粗糙度参数术语。其中有轮廓微观不 平度的平均间距最、轮廓峰密度d 、轮廓均方根波长屯以及轮廓的单峰平均间 距s 等共9 个参数。 ( 3 ) 与微观不平度形状特性有关的表面粗糙度参数术语。这其中有轮廓偏斜 度、轮廓均方根斜率。和轮廓支承长度率f ，等共7 个参数。 1 0 浙江工业大学硕士学位论文 这里我们分析的对象是经车削加工得到的工件表面，刀具切削工件使得表面 形貌形成有规律的波峰和波谷。提取表面微观不平度的纹理间距特征就显得很有 意义。纹理间距直接反映了工件的加工参数，而且当加工刀具过多磨损或机床震 动时，将会造成表面纹理间距的错乱，直接反映了表面形貌状况。这里选择轮廓 微观不平度的平均间距s 作为一个评定参数。 表面形貌评定理论的一个新进展就是分形几何理论，分形几何方法提取的参 数具有不随取样长度和仪器分辨率变化而变化的优点，是一种能反映表面形貌本 质的、稳定的评定方法。关于分形几何的评定参数将在下一章中作详细阐述。 2 2 工件表面图像的预处理 基于图像处理的计算机视觉检测系统中，图像噪声是影响系统最终检测结 果的一个重要因素，由于噪声的存在很大程度上导致了系统检测精度的降低，甚 至可能产生结果的错判。但是噪声在一定程度上也是很难避免的：在利用c c d 抓取图像的过程中，由于c c d 本身的质量问题及光照的角度、强度不适都有可能 导致噪声的产生，因此在对图像进行处理之前首先要去除噪声的影响。本文主要 阐述了关于空间域的去噪方法。 2 2 1 图像空间的模板运算 一般情况下，像素的领域比该像素大，即这个像素的领域中除了本身以外 还包括了其他许多像素。在这种情况下，输出像素g ( x ，y ) 在o ，y ) 处的取值不仅 取决于，0 ，力在k y ) 位置处的值，而且取决于，y ) 在以g ( x ，y ) 为中心的邻域 内所有像素的值。如以j 和t 分别表示厂o ，力和g 似y ) 在o ，力位置处的灰度值， 并且以n ( j ) 代表厂以) ，) 在o ，力领域内像素的灰度值，则： t = e h s ，甩o ) 】( 2 1 ) 为在邻域内实现增强操作，常利用模板与图像进行卷积。每个模板实际上是 一个二维数组，其中各个元素的取值决定了模板的功能。 模板运算的数学涵义是一种卷积运算。主要步骤如下： ( 1 ) 将模板在图上游动，并将模板中心与图像的某个像素位置重合。 浙江工业大学硕士学位论文 ( 2 ) 将模板上的系数和模板下对应的像素相乘。 ( 3 ) 将所有乘积相加。 ( 4 ) 将和( 模板的输出响应) 赋给图中对应模板中心位置。 可以看出模板运算的计算量相当的大，因此一般常用的模板都不大，如 3 3 。4 4 。很多专用的图像处理系统用硬件来完成预算，大大提高了处理速度。 2 2 2 线性平滑滤波器 空域滤波一般分为线性滤波和非线性滤波两类，线性低通平滑滤波器也称为 均值滤波器即使用领域平均的方法。假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相 邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可用像素领域 内的各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑可见这里 的均值滤波器就是将模板运算得到的结果除以模板内的像素个数得到的。 最简单的均值滤波方法称为非加权邻域平均，它均等地对待邻域中的每个像 素。设有一副n x n 的图像，o ，力，用邻域平均法所得的平滑图像为g 似力，则 g 似力2 万1 寥( ( 2 - 2 ) 式中x , y = 0 , 1 ，n l ；s 为o ，力邻域中窗口像素坐标，其中不包括( x ，力： m 表示集合j 内像素的总数常用的邻域为4 一邻域和8 一邻域。 设图像中的噪声是随机不相关的加性噪声，窗口内各点噪声是独立同分布 的，经过上述平滑后，信号与噪声的方差可望提高膨倍“。 这种算法简单，计算速度快，但它的主要缺点是在降噪的同时使图像产生 模糊，特别在边缘和细节处。而且邻域越大，在去噪能力增强的同时模糊程度越 严重。如图2 1 所示； 阌剐 ( a ) 原图像3 x 3 模扳( c ) 5 x 5 模板曲7 x 7 模板 图2 1 工件表面图像各阶均值滤波效果比较 浙江工业大学硕士学位论文 棚棚翱击豳去圈 2 2 3 非线性平滑滤波器 非线性平滑滤波器中中值滤波器是最常用的一种，其滤波原理与均值滤波器 方法类似，但计算的不是加权和，而是把邻域中的图像的像素按灰度级进行排序， 然后选择该组的中间值作为输出像素值。 中值滤波是1 9 7 1 年由j w t u k e y 首先提出并应用在一维信号处理中，后很 快被应用到二维图像处理中。由于其输出像素是由邻域图像的中间值决定的，因 此中值滤波对极限像素值( 与周围像素灰度值相差较大的像素) 远不如平均值法 那么的敏感，从而可以消除孤立的噪声点，同时又可以让图像产生较小的模糊， 对抑制图像中的脉冲干扰和椒盐噪声特别有效。 中值滤波器的窗口形状可以有多种，如线状、方形、十字形、圆形、菱形等 ( 如图2 2 ) 。不同形状的窗口产生不同的滤波效果，使用时必须根据图像的内容 和不同的要求加以选择。一般方形或圆形窗口适宜于外轮廓较长的物体图像，而 十字形窗口对有尖顶角的图像效果好。 团田 浙江工业大学硕士学位论文 图2 2 中值滤波器的几种窗i ：1 形状 使用中值滤波器的方法很多，主要的有：是先使用小尺寸窗口，后逐渐加大 窗口尺寸，直到滤波效果的坏处多于好处为止；一维滤波器和二维滤波器交替使 用；对输入图像的重复迭代操作，直到输出不再有变化 中值滤波有许多重要特征： ( 1 ) 对离散阶跃信号、斜升信号不产生影响，连续个数小于窗口长度一半的 离散脉冲将被平滑，三角函数顶部平坦化。 ( 2 ) 令c 为常数，则 m e d c f e , j = c m e d f a , j ( 2 - 3 ) j l 如d 9 + = c + 拒d f ；_ j ( 2 - 4 ) m e d 眩+ 厶 胁d 帆 + m e d 以j ( 2 - 5 ) ( 3 ) 中值滤波后，信号频谱基本不变。 由于中值滤波相对于均值滤波具有很大的优点，考虑到去噪的运算速度，这 里选择3 x 3 的中值滤波方法进行去噪。 2 3 切削工件表面的纹理角度校正 经切削加工得到的工件表面具有明显的切削纹理，表面纹理的粗细和断续情 况以及纹理间距的一致性直接反映了表面质量的好坏，因此这里提取纹理的平均 间距瓯作为反映表面微观轮廓不平度的一个参数。但是在提取纹理间距参数的 过程中，纹理方向不但影响了参数提取的可靠性，而且影响了参数的大小，进而 影响了参数的评价精度。如图2 3 所示： 1 4 浙江工业大学硕士学位论文 【a )( b ) 图2 3 纹理角度倾斜实际间距与计算间距比较 图2 3 ( a ) 为c c d 拍摄的工件表面图像，为了说明问题，这里人为的加大角 度倾斜量。由于本文提取纹理间距参数的算法是基于对图像每列灰度均值的统 计，因此当纹理发生倾斜时，运用该算法就会遇到困难。同时即使角度倾斜量不 大，对每列灰度均值的统计影响不大，通过该算法计算得到的纹理间距s 。为x ， 而实际纹理间距为y ，如图2 3 ( b ) 所示，很明显x y 角度的偏差造成了评定的 困难及评定精度的下降，因此有必要对图像作角度校正。 由于在拍摄图像的过程中可能产生各种角度的倾斜，因此有必要探索一种自 动的角度校正方法。通过观察纹理图像可以发现：a ) 由于经切削加工得到的工件 表面有明显的加工纹理，在冷光源的照射下利用c c o 拍摄到的图像，在波峰处反 光较强图像较亮，相应的灰度值较大；波谷反光较弱图像较暗，相应的灰度值较 小。b ) 当灰度图像中的一列像素正好对应一个纹理的波峰时，由于每个像素灰度 值较大，这列像素灰度值的和最大，这种情况也正是纹理垂直的情况；这时旋转 灰度图像到任何一个角度其每列像素灰度值和都不会超过前面那种情况。 因此只要找到列像素灰度值最大的情况，也就找到了纹理角度校正后的状 态。综上所述本文提出了一种适用于各种角度偏差情况的自动校正算法，该算 法方法如下： 1 ) 将拍取的图像进行二值化处理。首先找到图像最大灰度值，一般的取比 最大灰度值小2 0 的灰度值为二值化临界点，对大于该值的所有像素点赋灰度值 2 5 5 ，其余的赋灰度值为0 。拍摄的原图像如图2 4 ( a ) ，经二值化处理后得到的 图像如图2 4 ( b ) ，由图可见经二值化后