基于數(shù)字圖像的機(jī)械加工表面質(zhì)量檢測技術(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，接觸式檢測工件表面粗糙度的儀器儀表的測量精度和測量速度等方面要求的不斷提高，推動(dòng)了現(xiàn)在的非接觸式無損檢測技術(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研究，主要研究內(nèi)容和結(jié)果包括：
　　(1)國內(nèi)外關(guān)于檢測工件表面粗糙度的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行了表述，并且對數(shù)字圖像處理技術(shù)在零部件表面粗糙度檢

2、測中的應(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的圖像處理方法，研究了零部件的表面粗糙度Ra、Rz值的測量原理及其實(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處理圖像中不同類型的噪聲，并且對其進(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象，采用傳統(tǒng)的表面粗糙度測量方法，對特征紋理的提取方法進(jìn)行研究；采用最小二乘法，通過對工件加工表面圖中的特征紋理的分布情況進(jìn)行分析、對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量方法；
　　(5)基于OpenCV

4、平臺(tái)，借助C++語言編出測量加工工件表面粗糙度的程序，實(shí)現(xiàn)了對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)測量，最后將測得數(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與數(shù)字圖像處理技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來，對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