一种基于CCD图像特征的机械加工表面烧伤评价方法技术

本发明专利技术针对现有的工件表面烧伤程度判别方法周期长、准确性差、检验设备投资大等问题，提供一种基于ＣＣＤ图像特征的机械加工表面烧伤评价方法，它包括评价体系的建立和判别两个过程，通过利用ＣＣＤ数字图像技术和ＭＡＴＬＡＢ图像处理方法解决了机械加工工件表面烧伤的和快速判别问题，具有投资小、准确性高、方便快捷的优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种机械加工表面烧伤判别方法，尤其是一种综合了数字图像技术和MATLAB分析技术的机械加工表面烧伤判别方法，具体地说是一种基于CCD图像特征地机械加工表面烧伤评价方法。
技术介绍
目前，国内外已有的主要的机械加工表面烧伤评价方法(1)目测法烧伤产生时在工件表面生成一层氧化膜，膜的厚度不同导致颜色变化，可根据表面氧化膜的颜色深浅来鉴别烧伤程度。(2)酸洗法用规定配方的酸性溶液洗工件表面，酸洗后用规定配方的酸性溶液洗工件表面，酸洗后根据表面的颜色变化来评价烧伤程度。(3)切(磨)削温度法一般来说，切(磨)削表面温度越高，烧伤就会越严重，可通过测量加工区温度或火花温度来预测烧伤程度。(4)烧伤层深度法烧伤后会在表层形成一定厚度的变质层，且烧伤越严重变质层越厚；可根据测量烧伤层深度来确定烧伤程度。(5)表面显微硬度法产生回火烧伤后，表面显微硬度会显著下降，烧伤越严重，显微硬度下降越多；可根据表面硬度下降程度评价烧伤程度。(6)残余应力法表面发生回火烧伤后，残余应力变成拉应力，且应力大小与烧伤的程度有关，因而可以根据应力的大小来评价烧伤的程度。前三种只能定性评价，很不准确，后三种方法虽然在一定程度上可以地评价烧伤程度，但是有的需要破坏工件、有的要重新制样，并存在一定的局限性。而近年来发展的巴克豪森噪声检测法、X射线检测法、涡流法、声发射信号法等等多种烧伤检测或预测方法，不仅需要专门的仪器，操作过程也很复杂，应用于烧伤检测还不很广泛。因此，对于一些重要的，尤其是难加工材料及时地对加工后的工件进行判断，防止盲目和凭主观臆测，对于优化加工参数，保证提供合格产品，降低加工成本和材料消耗成本均具有十分重要的意义。但现有的判别方法均无法满足上述要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有的工件表面烧伤程度判别方法周期长、准确性差、检验设备投资大等问题，提供一种基于CCD图像特征的机械加工表面烧伤评价方法。因为，申请人发现不同程度烧伤的工件表面的数字图像有其自身特征，不同程度烧伤表面其图像的灰度(Gray)、色度(H)、Fourier变换的功率谱特征均不相同。申请人经大量实验发现对同一种材质的机械加工表面而言，不同烧伤程度表面图像的灰度(Gray)、色度(H)、Fourier变换的功率谱随烧伤程度加深而呈现规律性变化(之间有很好的对应关系)。即a.烧伤越严重，图像灰度均值(Gray)越小；b.烧伤越严重，图像色度值(H)分布带越宽；c.烧伤越严重，图像Fourier变换功率谱均值越小。对图像的灰度、Fourier变换功率谱均值分别设定阈值来区别工件烧伤与否，对图像色度方差设定阈值来判别工件烧伤等级。只要确定所检测图像的灰度均值、Fourier变换功率谱均值、色度方差所在阈值范围，即可判别其烧伤等级。有鉴于此，本专利技术提出了以下的技术解决方案一种基于CCD图像特征的机械加工表面烧伤评价方法，它包括评价体系的建立和判别两个过程，其特征是(1)所述的评价体系的建立包括以下步骤第一步，取经机械加工以后被判定为重度烧伤、中度烧伤、轻度烧伤的工件若干组，利用图像采集设备采集其数字图像，将获得的数字图像输入计算机，利用MATLAB中图像处理方法得到上述三种烧伤程度的数字图像的特征参数灰度(Gray)均值、Fourier变换功率谱均值、色度(H)方差；第二步，利用上述数字图像特征参数灰度(Gray)均值、Fourier变换功率谱均值并参考不同粗糙度工件未烧伤时相应的灰度(Gray)均值、Fourier变换功率谱均值来设定阈值作为评价烧伤与否的标准，利用色度(H)方差并参考不同粗糙度工件未烧伤时的色度(H)方差来设定阈值作为评定烧伤等级的指标，并将所述的阈值作为判别阈值存入计算机中；(2)所述的判别过程包括以下步骤首先利用图像采集设备采集需判定烧伤程度的工件的数量图像并输入计算机中，其次利用MATLAB中图像处理工具求出所摄得的数字图像的特征参数灰度(Gray)均值、色度(H)方差、Fourier变换功率谱均值，将所得灰度(Gray)均值、Fourier变换功率谱均值与计算机中所存储的阈值进行比较，以判定是否烧伤，如果所得的灰度(Gray)均值、Fourier变换功率谱均值中有一项落在上述判别阈值之内，则判定为烧伤，然后再通过将所求得的色度(H)方差值与计算机中所存储的重度烧伤、中度烧伤、轻度烧伤的色度(H)方差判别阈值进行比较在计算机中自动显示出烧伤类别。所述的图像处理和判别过程由计算机在程序的控制下自动进行，以提高其自动化水平。将利用权利要求1的方法采集到的不同材质的判别阈值存入同一数据库中供实时自动判别和自动控制使用，以充分发挥计算机强大的数据处理能力，为自动加工和自动控制打下基础。所述的图像采集设备为CCD摄像机，它通过视频采集卡与计算机相连，并在采集图像时使用了减弱金属表面反光措施。以高温合金为例，具体的评价指标为灰度域值判别值为170，灰度均值小于170判别为烧伤，所述的Fourier变换功率谱域值为2.500e+008，Fourier变换功率谱均值小于2.500e+008判别为烧伤；所述的色度域值为0.0700及0.1500两级，色度方差小于0.0700为轻度烧伤，介于0.0700与0.1500之间的为中度烧伤，大于0.1500为重度烧伤。本专利技术具有以下优点1.首先，采集数字图像过程中解决金属表面反光问题，获得高可靠度图像。拍摄图像时利用自制的减弱金属表面反光设备，具备费用低、易实现等突出优点。2.充分发挥利用了MATLAB中图像处理工具在提取数字图像特征参数方面的强大优势，获得不同烧伤程度情况下图像特征参数值范围，为机械加工表面烧伤评价提供了明确、可靠的依据。3.本专利技术涉及到的计算方法及图像处理技术易于实现。4.本专利技术将曲线拟合、假设检验算法有效应用到图像特征参数规律的归纳当中，排除了实验中由于偶然因素而造成的误差，大大提高了数据计算与评价标准制定的准确度。5.可实现在线处理，为检测人员提供了有利工具，降低了劳动强度。6.有助于提高对工件疲劳强度、使用寿命进行评价的自动化水平和智能化水平。7.本专利技术可用于任何材料工件在任何机械加工方式下的烧伤等级判别。8.为机械加工参数选择及条件的确定提供了依据。9.为下一步机械加工过程中故障诊断提供了一种可供借鉴且行之有效的方法。10、应用范围广，可用于各种金属、非金属材料加工表面的判别，尤其适用于难加工材料和难以观察到的深孔表面烧伤程度的判别。11、有利于降低成本，可减少因轻度烧伤而判别不准确出现的将其报废的现象，降低企业材料成本，且判别速度很快，可提高加工速度。附图说明图1是本专利技术的中图像采集及处理流程示意图。图2是本专利技术的减弱金属表面反光装置结构示意图。图3是利用本专利技术的方法获得的高温合金磨削加工表面轻度烧伤图像色度分布图。图4是利用本专利技术的方法获得的高温合金磨削加工表面中度烧伤图像色度分布图。图5是利用本专利技术的方法获得的高温合金磨削加工表面严重烧伤图像色度分布图。图2中201是CCD摄像头，202是零件托盘，203是箱体，204是计算机，205是数据线，206为工件，207为白炽灯。具体实施例方式下面结构附图和实施例对本专利技术作进一步的说明。如图1、2所示。具体步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于ＣＣＤ图像特征的机械加工表面烧伤评价方法，它包括评价体系的建立和判别两个过程，其特征是：（１）所述的评价体系的建立包括以下步骤：第一步，取经机械加工以后被判定为重度烧伤、中度烧伤、轻度烧伤的工件若干组，利用图像采集设 备采集其数字图像，将获得的数字图像输入计算机，利用ＭＡＴＬＡＢ中图像处理方法得到上述三种烧伤程度的数字图像的特征参数灰度均值、Ｆｏｕｒｉｅｒ变换功率谱均值、色度方差；第二步，利用上述数字图像特征参数灰度均值、Ｆｏｕｒｉｅｒ变换功率谱 均值设定阈值作为评价烧伤与否的标准，利用色度方差设定阈值作为评定烧伤等级的指标，并将所述的阈值作为判别阈值存入计算机中；（２）所述的判别过程包括以下步骤：首先利用图像采集设备采集需判定烧伤程度的工件的数字图像并输入计算机中， 其次利用ＭＡＴＬＡＢ中图像处理工具求出所摄得的数字图像的特征参数灰度均值、色度方差、Ｆｏｕｒｉｅｒ变换功率谱均值，将所得灰度均值、Ｆｏｕｒｉｅｒ变换功率谱均值与计算机中所存储的阈值进行比较，以判定是否烧伤，如果所得的灰度（Ｇｒａｙ）均值、Ｆｏｕｒｉｅｒ变换功率谱均值中有一项落在上述判别阈值之内，则判定为烧伤，然后再通过将所求得的色度（Ｈ）方差值与计算机中所存储的重度烧伤、中度烧伤、轻度烧伤的色度（Ｈ）方差判别阈值进行比较显示出烧伤类别。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：左敦稳，莫国影，黎向锋，马浩，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]