机械加工零件表面纹理缺陷检测

邓雪峰

安徽方圆机电股份有限公司 安徽省蚌埠市 233000

摘要：随着当前我国现代工业技术水平的不断提高，工业生产方式现代化推进程度越来越高。面对广大消费者对于机械产品质量的要求越来越高，很多机械企业也是通过各种技术手段方式来不断提高工业机械加工设备零件的产品质量水平。而在这之前，企业往往会先对工业机械加工产品零件的外观表面纹理进行全面的质量检测，这也是企业产品实际生产使用过程中对加工零件质量状况进行严格检测和质量控制的流程。但在实际的零件加工过程中，仍有较多影响零件质量的因素。因此，在零件加工过程中，应做好零件表面纹理缺陷的检测工作。

关键词：机械加工；零件表面；缺陷检测

引言：在目前机械零件整体加工不成熟的发展阶段，我国对机械工业制造企业机械零件整体加工的质量品质检测有了很高的技术要求，尤其是对机械零件加工的过程，表面纹理缺陷的质量检测已经被广泛运用到企业各个生产环节中去。因此，企业需要不断提高对各类零件机械加工的专业技术手段水平来不断提高机械零件加工生产率，提高零件产品质量。企业需要针对不同的产品零件结构特点，对零件表面纹理缺陷进行检测，确保零件的整体质量。

一、机械加工零件表面出现缺陷的原因

在机械零件的各种加工过程中，由于需要更多的加工工序，这些加工工序的难点在于会产生更多的加工工艺缺陷，这些机械零件及其表面的纹理会产生更多的加工缺陷。在加工各种机械零件的过程中，如果存在所谓的加工操作程序和加工方法的差异，很容易造成不同加工方式的各种机械零件的纹理。

在现代工业加工中，机械零件也可能受到各种因素的振动影响，从而对机械工具本身产生很大的振动影响。此时，除了这些机械零件所用材料的机械性能和振动外，机械工具本身不仅可能直接受到振动的损坏，而且还可能直接造成工具抛光、处理不彻底等诸多问题。在一些机械零件整体表面可能出现的一些缺陷即使是可以通过肉眼也是能够准确识别检测出来的，尤其针对于一些纹理上的缺陷；只是利用肉眼可以进行一定的科学观察，但是不能直接利用一些数学知识点来进行一定的科学计算，这就非常需要利用计算机对一些机械加工后的零件整体表面出现纹理上的缺陷情况进行一定的缺陷检测，从而可以得出有效的缺陷检测分析方法，对一些机械零件整体表面出现纹理上的缺陷情况进行准确合理的统计分析。^[1]

二、机械加工零件表面纹理缺陷检测方法

在对机械加工零件表面的纹理缺陷进行检测时，主要有以下几种方式，具体流程图一所示：

图一 纹理缺陷检测系统框图

1、图像识别检测法

首先，图像识别检测方法是应用最广泛的一种检测方式。检验者可以通过对各种机械加工各类零件表面图像进行滤波纹理优化分析处理，实现对机械加工各类零件材料表面的缺陷整体背景处和缺陷纹理图像的快速辨析和准确图像识别，这种处理方式不仅能够有效地提高各类机械加工零件的质量，同时能够对零件表面的缺陷进行高清晰度的放大，相当于对各种机械加工零件表面纹理缺陷纹理图案进行了提高两倍像素的滤波优化处理，这样一来，就能够帮助企业更好、更清晰地找出零件表面纹理缺陷，并对表面纹理缺陷制定针对性地解决方案。在使用图像识别和检测技术时，应特别注意尽量减少周围环境中噪声影响因素的直接性和影响，由于周围环境中的噪声影响因素可能会对纹理滤光片的系统产生间接影响，从而直接影响被检测零件纹理表面主体的纹理。

2、纹理提取

除了对未经机械加工过零件上的背景纹理图案及物体纹理进行图像识别之外，还可以通过对经机械加工过的零件物体表面的纹理纹案图像进行较为全面的分析提取，并可以借助各种相关光学仪器，对具有代表性的典型纹理图像进行仔细的观察和综合分析然后处理（如图二）。实际上在检测中，提取各种机械加工中的零件整体表面存在纹理通常需要采用二阶纹理统计方法进行准确度量，另外，前者还需要使用一套专业的大型计算机纹理系统分析软件，对要提取的各种纹理图案的数据进行分析和综合处理，而后者也需要仔细收集整理整体纹理图案的相关数据，以识别和准确区分纹理图案背景和缺陷纹理的两种图案，利用纹理模式提取技术，准确地检测和发现加工过程中零件整个表面的纹理缺陷。

图二 代表性的典型纹理类型

3、区分噪声与纹理缺点

在工程机械工业相关零部件实际设计应用以及生产加工过程中，第三种常用的纹理缺陷检测解决办法处理方式就是通过纹理噪声分析进行噪音纹理图像或者噪声缺陷分割，有助高效率地准确区分噪音纹理现象和噪音缺陷纹理，噪声遗陷现象缺点的根本存在区别，该噪声检测处理方法不仅可以对机械零件纹理缺陷的噪声纹理缺陷图像进行分析检测，还可以对可能发现的纹理噪声缺陷纹理或噪声缺陷纹理现象进行分析，并做出具体的相应噪声分析或频谱增幅图（如图三）。噪声的缺陷是不同的纹理形状分布不均匀，随机性强，加工后各零件不同产品纹理的一些缺陷形状也不同，因此，由于误差的存在，容易造成不同机器上的噪声点之间的干扰和不同零件不同纹理上的不同缺陷，混淆和错误检测影响实验效果。开环的运算图像滤波在对于各种噪声图像处理的运算效果上要优于闭环的运算，能更清楚地准确发现各种机械加工行业零件纹理表面主体纹理上的缺陷问题所在。

图三 频谱增幅图

4、利用计算方式

在利用实际机械加工成品产生图像过程中，要对各种机械加工产品零件本身表面整体纹理特征进行抽象检测，首要进行的一项工作就是对各种机械加工产品零件本身的整体特点纹理进行抽象分析，并根据其利用表面整体纹理表现图像的整体特征，利用每个像素纹理数据的两个空间向量关系可以形成一个共生矩阵，结合实际的图像数学处理规律，计算并得出一个平均值，这个值的平均值向量就是通常所说的整体纹理图像特征向量。其次，要通过用户连接到的计算机图像系统，对产品图片图像进行实时在线图像处理、分析和图像检测，利用图像数据处理中心卡以技术保障用户提取的具有纹理功能缺陷图像数据处理信息的准确稳定性和图像处理过程所得的对图像的处理精准度，分析相关零件产品表面具有纹理功能缺陷现象产生的主要原因。最后，也许就是最为关键的一步，就是一定要“对症下药”。针对这种原因就应提出一套有利于针对性的处理措施和解决对策，并研究找出具体的一套科学可行的原因解决办案方法。^[2]

结语：在工业技术不断提高的背景下，机械加工零件中也有着较多影响零件表面平整度以及光滑度的因素，在机械零件加工中，应积极了解相关的影响因素，制定出针对性的解决方案，以提高机械加工零件的整体质量。

参考文献：

[1]邹芳. 机械加工零件表面纹理缺陷检测技术与实践[J]. 湖北工业职业技术学院学报， 2016, 29(2):109-111.

[2]韩杰. 分析机械加工零件表面纹理缺陷检测[J]. 科技传播， 2013, 000(015):179+181.