一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法技术

本发明专利技术属于激光增材制造缺陷检测技术领域，具体为一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法。本发明专利技术对激光增材制造工件缺陷的几何表征参数和纹理表征参数进行表征，几何表征参数包括缺陷面积、缺陷周长、缺陷标记矩形宽度/高度、缺陷外接矩形长轴/短轴、缺陷方向因子、缺陷形状因子、缺陷细长度、缺陷圆度、缺陷倾斜度、缺陷不变矩；纹理表征参数包括灰度共生矩阵的特征：角二阶矩、熵对比度、相关性。本发明专利技术方法能够建立起表征参数和工件缺陷之间的映射关系，利用建立的映射关系能够进行缺陷的检测识别与计算分析，对进一步完善激光增材制造的加工参数和实现加工过程中的缺陷分类识别与预测提供理论基础。分类识别与预测提供理论基础。分类识别与预测提供理论基础。

【技术实现步骤摘要】
一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法


[0001]本专利技术属于激光增材制造缺陷检测领域，具体涉及一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法。

技术介绍

[0002]增材制造技术具有缩短加工时间、生产复杂定制工件、修复各类机械部件和加工各类自由形式组件的优势，已广泛应用于航空航天、军事、医疗设备、能源和汽车制造等领域。激光增材制造利用高功率密度激光进行逐层扫描来选择性地熔化金属粉末，可加工复杂三维结构，并有效地进行原位合金化处理。迄今为止，利用激光增材制造技术成功实现了各类合金与金属的加工，主要包括铝合金、不锈钢、镍基高温合金和钛合金等。但是在激光增材制造技术工艺过程中，影响零件质量的因素有很多，包括粉末尺寸、激光功率、扫描速度等，参数控制不当将导致缺陷产生并严重恶化零件的物理和机械性能。因此，理解影响零件质量的因素并对工件缺陷进行检测分析至关重要。
[0003]目前,增材制造工件成形材料和工件的缺陷表征属于学术和工程的前沿热点研究方向,是其走向工程应用的关键。受限于材料质量与加工工艺，激光增材制造的工件不可避免的存有如孔隙、裂纹、球化和划痕等缺陷，这些缺陷对工件的力学性能和可靠性有着重要的影响。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术的上述缺点与不足，本专利技术的目的在于提供一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，本专利技术方法可针对缺陷区域图像构建几何表征参数和纹理表征参数，建立起表征参数和工件缺陷之间的映射关系，利用所建立的映射关系进行缺陷检测与计算分析。
[0005]本专利技术提供一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，包括以下步骤：
[0006]首先将缺陷检测图像进行感兴趣区域ROI选取，然后对ROI区域进行缺陷特征提取和表征分析；
[0007]在缺陷特征提取与表征分析的过程中，先将选取的ROI区域图像进行灰度处理以减少数据的计算量，然后对缺陷区域进行超分辨重建处理，重建后的图像缺陷区域边缘完整、轮廓清晰，再经过中值滤波处理对图像进一步去噪，最后选取合适的二值化参数将图像转换为二值化图像，提取缺陷区域边缘轮廓，利用表征算法标记缺陷并计算表征参数；表征算法中通过几何表征参数和纹理表征参数对激光增材制造工件表面缺陷进行表征；所述几何表征参数包括缺陷面积、缺陷周长、缺陷标记矩形宽度/高度、缺陷外接矩形长轴/短轴、缺陷方向因子、缺陷形状因子、缺陷细长度、缺陷圆度、缺陷倾斜度和缺陷不变矩，所述纹理表征参数为灰度共生矩阵的特征，包括角二阶矩、熵、对比度和相关性。
[0008]进一步地，所述缺陷面积是图像经过二值化处理和边缘检测后，缺陷边缘所包裹的连通区域内所有像素点数，其大小取决于像素点个数和标定因子，单位为平方微米；检测
图像大小为X
×
Y，其中x,y表示像素点坐标位置，在图像中任意一对x,y的值I
xy
∈[0,1]。对于缺陷检测图像I，缺陷区域的像素值为I(x,y)＝1，背景区域的像素值为0，缺陷面积S定义为：
[0009][0010]进一步地，所述缺陷周长是图像经过边缘检测后连续边界上像素点组成的轮廓总长，其用于区分缺陷目标的形状复杂性，大小取决于连续边界上像素点个数和标定因子，单位为微米；对于缺陷检测图像I，缺陷边缘的像素值为I(x,y)＝1，缺陷周长P定义为：
[0011][0012]式中，H
x
是标定算法所确定的水平方向标定因子，G是缺陷区域边缘轮廓点的集合。
[0013][0014]其中，H为检测图像上两点水平间距，s为超分辨重建过程中缺陷图像的缩放因子，M为缺陷检测系统的放大倍率，N
x
为水平方向上所占的像素数。
[0015]进一步地，标定算法用于表征参数测量前进行标尺设定，即标定待测缺陷目标图像中单个像素点对应的实际尺寸，定义为：
[0016][0017]其中，H为检测图像上两点水平间距，N
x
为水平方向上所占的像素数，V为检测图像上两点垂直间距，N
y
为垂直方向上所占的像素数，M为缺陷检测系统的放大倍率，s为超分辨重建过程中缺陷图像的缩放因子；H
x
是水平方向的标定因子，V
y
是垂直方向的标定因子，D
xy
是对角线方向的标定因子，标定因子的单位均为μm/pixel。其中，H
x
和V
y
这两项标定因子在数值上相等，计算各项表征参数时统一使用H
x
表示。
[0018]进一步地，缺陷标记矩形用来定位图像中缺陷区域的位置，在一定程度上能实现对缺陷区域基本形状的描述；缺陷标记矩形宽度L
x
/高度L
y
分别代表缺陷区域边缘轮廓点集合G在坐标系X轴和Y轴方向的最大距离，单位为微米。A
R
(x
11
,y
11
),B
R
(x
12
,y
12
),C
R
(x
13
,y
13
),D
R
(x
14
,y
14
)分别是缺陷标记矩形的四个顶点。所述缺陷标记矩形宽度L
x
和L
y
的定义如下：
[0019][0020]式中，H
x
是标定算法所确定的水平方向标定因子；x
11
，x
12
，y
11
，y
14
分别表示缺陷标记矩形顶点A
R
的横坐标，B
R
的横坐标，A
R
的纵坐标，D
R
的纵坐标。
[0021]进一步地，缺陷外接矩形为包围目标缺陷区域的最小矩形，所述缺陷外接矩形长轴H代表缺陷边缘轮廓上任意两点间的最大间距，缺陷外接矩形短轴W的方向和长轴H的方向垂直，其表示缺陷区域在此方向上最大直线距离,单位为微米；假设缺陷边界上存在任意两点G
i1,j1
(i1,j1)和G
i2,j2
(i2,j2)，A
E
(x
21
,y
21
),B
E
(x
22
,y
22
),C
E
(x
23
,y
23
),D
E
(x
24
,y
24
)分别是外接矩形的四个顶点。所述缺陷外接矩形长轴H/短轴W定义为：
[0022][0023]i1表示缺陷边界上存在的任意点G
i1,j1
的横坐标，i2表示缺陷边界上存在的任意点G
i2,j2
的横坐标，j1表示缺陷边界上存在的任意点G
i1,j1
的纵坐标，j2表示缺陷边界本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，其特征在于，包括以下步骤：首先将缺陷检测图像进行感兴趣区域ROI选取，然后对ROI区域进行缺陷特征提取和表征分析；在缺陷特征提取与表征分析的过程中，先将选取的ROI区域图像进行灰度处理以减少数据的计算量，然后对缺陷区域进行超分辨重建处理，重建后的图像缺陷区域边缘完整、轮廓清晰，再经过中值滤波处理对图像进一步去噪，最后选取合适的二值化参数将图像转换为二值化图像，提取缺陷区域边缘轮廓，利用表征算法标记缺陷并计算表征参数；表征算法中表征参数包括几何表征参数和纹理表征参数，所述几何表征参数包括缺陷面积、缺陷周长、缺陷标记矩形宽度/高度、缺陷外接矩形长轴/短轴、缺陷方向因子、缺陷形状因子、缺陷细长度、缺陷圆度、缺陷倾斜度和缺陷不变矩，所述纹理表征参数为灰度共生矩阵的特征，包括角二阶矩、熵、对比度和相关性。2.根据权利要求1所述的激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，其特征在于，所述缺陷面积是图像经过二值化处理和边缘检测后，缺陷边缘所包裹的连通区域内所有像素点数，其大小取决于像素点个数和标定因子，单位为平方微米；检测图像大小为X
×
Y，其中x,y表示像素点坐标位置，在图像中任意一对x,y的值I
xy
∈[0,1]；对于缺陷检测图像I，缺陷区域的像素值为I(x,y)＝1，背景区域的像素值为0，缺陷面积S定义为：所述缺陷周长是图像经过边缘检测后连续边界上像素点组成的轮廓总长，其用于区分缺陷目标的形状复杂性，大小取决于连续边界上像素点个数和标定因子，单位为微米；对于缺陷检测图像I，缺陷边缘的像素值为I(x,y)＝1，缺陷周长P定义为：式中，H
x
是标定算法所确定的水平方向标定因子，G是缺陷区域边缘轮廓点的集合；其中，H为检测图像上两点水平间距，s为超分辨重建过程中缺陷图像的缩放因子，M为缺陷检测系统的放大倍率，N
x
为水平方向上所占的像素数。3.根据权利要求2所述的激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，其特征在于，标定算法用于表征参数测量前进行标尺设定，即标定待测缺陷目标图像中单个像素点对应的实际尺寸，定义为：
其中，H为检测图像上两点水平间距，N
x
为水平方向上所占的像素数，V为检测图像上两点垂直间距，N
y
为垂直方向上所占的像素数，M为缺陷检测系统的放大倍率，s为超分辨重建过程中缺陷图像的缩放因子；H
x
是水平方向的标定因子，V
y
是垂直方向的标定因子，D
xy
是对角线方向的标定因子，标定因子的单位均为μm/pixel；其中，H
x
和V
y
这两项标定因子在数值上相等，计算各项表征参数时统一使用H
x
表示。4.根据权利要求1所述的激光增材制造工件表面缺陷的表征与分类方法，其特征在于，缺陷标记矩形用来定位图像中缺陷区域的位置，在一定程度上能实现对缺陷区域基本形状的描述；缺陷标记矩形宽度L
x
/高度L
y
分别代表缺陷区域边缘轮廓点集合G在坐标系X轴和Y轴方向的最大距离，单位为微米；A
R
(x
11
,y
11
),B
R
(x
12
,y
12
),C
R
(x
13
,y
13
),D
R
(x
14
,y
14
)分别是缺陷标记矩形的四个顶点。所述缺陷标记矩形宽度L
x
和L
y
的定义如下：式中，H
x
是标定算法所确定的水平方向标定因子；x
11
，x
12
，y
11
，y
14
分别表示缺陷标记矩形顶点A
R
的横坐标，B
R
的横坐标，A
R
的纵坐标，D
R
的纵坐标。缺陷外接矩形为包围目标缺陷区域的最小矩形，所述缺陷外接矩形长轴H代表缺陷边缘轮廓上任意两点间的最大间距，缺陷外接矩形短轴W的方向和长轴H的方向垂直，其表示缺陷区域在此方向上最大直线距离,单位为微米；假设缺陷边界上存在任意两点G
i1,j1
(i1,j1)和G
i2,j2
(i2,j2)，A
E
(x
21
,y
21
),B
E
(x
22
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22
),C
E
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【专利技术属性】
技术研发人员：孔令豹，彭星，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：