基于數(shù)字圖像的機(jī)械加工表面質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、表面粗糙度是指加工零部件表面上存在的，由較小的間距和峰谷所構(gòu)成的微觀幾何形狀特征。隨著產(chǎn)品精度和零部件表面粗糙度要求的不斷提高，接觸式檢測(cè)工件表面粗糙度的儀器儀表的測(cè)量精度和測(cè)量速度等方面要求的不斷提高，推動(dòng)了現(xiàn)在的非接觸式無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。本文將數(shù)字圖像的相關(guān)理論與技術(shù)應(yīng)用于工件表面粗糙度的檢測(cè)研究，主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果包括：
　　(1)國(guó)內(nèi)外關(guān)于檢測(cè)工件表面粗糙度的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了表述，并且對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)在零部件表面粗糙度檢

2、測(cè)中的應(yīng)用以及意義進(jìn)行探討，而且介紹了數(shù)字圖像處理的基本方法以及原理并且運(yùn)用其對(duì)工件表面的圖像進(jìn)行分析處理，用不同的數(shù)字圖像的處理方法，針對(duì)相同的圖片，從而獲得不能的圖像特性；
　　(2)將灰度變換、灰度拉伸等方法應(yīng)用到零部件加工表面的圖像中分析，經(jīng)過(guò)圖像處理后，根據(jù)其灰度直方圖及圖像顯示效果選擇適合表面粗糙度檢測(cè)的圖像處理方法，研究了零部件的表面粗糙度Ra、Rz值的測(cè)量原理及其實(shí)現(xiàn)的數(shù)字化技術(shù)；
　　(3)介紹了圖像噪聲的

3、分類，并且根據(jù)零部件表面圖像中噪聲的不同，運(yùn)用不同的濾波方法來(lái)處理圖像中不同類型的噪聲，并且對(duì)其進(jìn)行了降噪處理，最終獲得不同的降噪效果；
　　(4)以工件加工表面的圖片為對(duì)象，采用傳統(tǒng)的表面粗糙度測(cè)量方法，對(duì)特征紋理的提取方法進(jìn)行研究；采用最小二乘法，通過(guò)對(duì)工件加工表面圖中的特征紋理的分布情況進(jìn)行分析、對(duì)加工工件的紋理特征的統(tǒng)計(jì)，計(jì)算得出零部件表面粗糙度值，并給出零部件表面粗糙度值的最終測(cè)量方法；
　　(5)基于OpenCV

4、平臺(tái)，借助C++語(yǔ)言編出測(cè)量加工工件表面粗糙度的程序，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工件加工表面圖片的處理，從圖像的讀入到表面的紋理特征提取，再到表面粗糙度值的自動(dòng)測(cè)量，最后將測(cè)得數(shù)據(jù)與表面粗糙度試驗(yàn)得到的實(shí)際值相比較，將兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)回歸分析，得到最終的運(yùn)算結(jié)果，也就實(shí)現(xiàn)了本系統(tǒng)的標(biāo)定。
　　本文將工件表面粗糙度檢測(cè)與數(shù)字圖像處理技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，對(duì)加工工件的表面圖片進(jìn)行預(yù)處理，在此基礎(chǔ)上，提取了圖像中的紋理特征并編程計(jì)算，最后得到的工件表面的粗糙