一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗糙度的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗糙度的方法，具體步驟如下：（a）以激光掃描系統(tǒng)采集待測(cè)工件的表面圖像；（b）利用matlab軟件對(duì)步驟a獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得修正后的灰度直方圖；（c）獲得待測(cè)工件表面圖像灰度均值；（d）待測(cè)工件表面粗糙度Ra=0.02065×μ-1.54；本發(fā)明解決傳統(tǒng)方法中由于加工表面孔隙的存在而導(dǎo)致無(wú)法測(cè)量粗糙度的問(wèn)題；具有簡(jiǎn)單高效、非接觸、對(duì)表面無(wú)損傷、試樣防止不要求具有方向性的有益效果。
【專利說(shuō)明】一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗糙度的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及數(shù)字材料圖像處理領(lǐng)域，特別是一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面 粗糙度的方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 表面粗糙度是評(píng)定工件表面質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，它對(duì)工件外觀、摩擦磨損、接觸 剛度和強(qiáng)度等性能有重要影響，在傳統(tǒng)的測(cè)量技術(shù)中，表面粗糙度的測(cè)量有粗糙度樣板比 較法、電動(dòng)輪廓儀感觸法、干涉顯微鏡測(cè)量法等。粗糙度樣板比較法簡(jiǎn)單易行，但其可靠性 取決于檢驗(yàn)人員的經(jīng)驗(yàn)，人為因素對(duì)側(cè)向結(jié)果影響較大；電動(dòng)輪廓儀感觸法又稱探針?lè)?，?一種接觸式的測(cè)量方法，其在測(cè)量較軟的表面時(shí)容易劃傷材料且測(cè)量不宜操作；干涉顯微 鏡測(cè)量法利用光的干涉原理測(cè)量粗糙度，但該方法對(duì)環(huán)境的要求較高，而且當(dāng)表面粗糙度 較大時(shí)會(huì)難以產(chǎn)生干涉條紋，影響測(cè)量精度。
[0003] 隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展，將圖像法應(yīng)用于表面粗糙度的測(cè)量也受到越來(lái)越 多的關(guān)注，目前常用的圖像法是通過(guò)直接提取工件表面圖像中的灰度信息，以此來(lái)判斷粗 糙度，但當(dāng)測(cè)量表面存在孔隙時(shí)，其獲得的測(cè)量結(jié)果會(huì)存在失真的缺陷，導(dǎo)致無(wú)法測(cè)量粗糙 度，因此，提供一種可以簡(jiǎn)單高效測(cè)量工件表面粗糙度的方法一直是本領(lǐng)域亟待解決的技 術(shù)問(wèn)題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)上述問(wèn)題，提供一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗糙度的方法，以解決 傳統(tǒng)方法中由于加工表面孔隙的存在而導(dǎo)致無(wú)法測(cè)量粗糙度的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)粗糙度的高效無(wú) 損自動(dòng)檢測(cè)，滿足工業(yè)生產(chǎn)的需要，本發(fā)明是這樣實(shí)現(xiàn)的： 一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗糙度的方法，具體步驟如下： (a) 以激光掃描系統(tǒng)采集待測(cè)工件的表面圖像； (b) 利用matlab軟件對(duì)步驟a獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得修正后的灰度直方圖；所 述預(yù)處理包括圖像灰度化以及圖像孔隙灰度值修正； (c) 利用matlab軟件對(duì)經(jīng)步驟b獲得的修正后的灰度直方圖進(jìn)行提取，獲得待測(cè)工件 表面圖像灰度均值； (d) 待測(cè)工件表面粗糙度Ra = 0. 02065Χμ - 1.54,其中μ為步驟c獲得的測(cè)試樣表 面圖像灰度均值。
[0005] 優(yōu)選的，本發(fā)明中，步驟b所述預(yù)處理是指先利用matlab軟件中的rgb2gray函數(shù) 對(duì)步驟a獲得的表面圖像進(jìn)行灰度化處理，得到包含灰度信息的圖像；然后利用matlab軟 件得到灰度直方圖，利用灰度直方圖的均衡化調(diào)整灰度圖像上孔隙周圍的對(duì)比度，獲得修 正后的灰度直方圖。
[0006] 優(yōu)選的，本發(fā)明中，所述待測(cè)工件為C/SiC材料。
[0007] 本發(fā)明首先對(duì)需要對(duì)圖像上孔隙處的灰度值進(jìn)行修正，再提取修正后的圖像灰度 信息進(jìn)行粗糙度測(cè)量，解決傳統(tǒng)方法中由于加工表面孔隙的存在而導(dǎo)致無(wú)法測(cè)量粗糙度的 問(wèn)題；該方法主要適用于測(cè)量存在孔隙的加工表面(如C/SiC復(fù)合材料加工表面）的粗糙 度，具有簡(jiǎn)單高效、非接觸、對(duì)表面無(wú)損傷、試樣防止不要求具有方向性的有益效果。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0008] 圖1為灰度均值與粗糙度的關(guān)系曲線。
[0009] 圖2為經(jīng)過(guò)灰度化處理后的表面圖像。
[0010] 圖3為圖像的灰度直方圖。
[0011] 圖4為修正后的灰度直方圖。
[0012]

【具體實(shí)施方式】： 下面結(jié)合附圖詳細(xì)介紹本發(fā)明的內(nèi)容。
[0013] 實(shí)施例1測(cè)量C/SiC復(fù)合材料磨削加工表面的粗糙度 首先建立圖像灰度信息與粗糙度關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)曲線。具體步驟如下： 1、從C/SiC復(fù)合材料磨削試樣中，選擇6個(gè)不同磨削參數(shù)下的試樣用來(lái)確定表面灰度 信息與粗糙度的關(guān)系，磨削參數(shù)如表1所示，分別編號(hào)1-6,； 分別將6個(gè)試樣放置在激光顯微系統(tǒng)的載物臺(tái)上，選擇5倍的物鏡，調(diào)節(jié)聚焦按鈕，在 顯示器上觀察到表面形貌圖像；設(shè)定激光光強(qiáng)為滿程的80%，使得圖像不會(huì)太暗或太亮而 掩蓋圖像的細(xì)節(jié)，設(shè)置Z向掃描上下限，獲得試樣的表面圖像。
[0014] 2、對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，首先利用matlab軟件中的rgb2gray函數(shù)對(duì)該圖像進(jìn)行灰 度化處理，得到包含灰度信息的圖像； 然后進(jìn)行孔隙灰度值的修正，利用matlab軟件得到灰度直方圖，由于圖像上孔隙處的 灰度值比周圍小且發(fā)生突變，因此對(duì)圖像的灰度值并進(jìn)行修正，修正的方法是利用灰度直 方圖的均衡化來(lái)調(diào)整灰度圖像上孔隙周圍的對(duì)比度，使灰度的分布更為均勻，獲得修正后 的灰度直方圖；用同樣的方法處理6個(gè)試樣，得到6個(gè)試樣的修正后的灰度直方圖。
[0015] 3、利用matlab軟件對(duì)修正后的灰度直方圖進(jìn)行提取，計(jì)算灰度均值，分別得到6 個(gè)試樣不同的灰度均值，見(jiàn)表1。
[0016] 4、用粗糙度輪廓儀測(cè)量6個(gè)試樣的表面粗糙度(見(jiàn)表1)，然后根據(jù)試樣的灰度均 值畫出灰度均值與粗糙度之間的關(guān)系曲線，曲線時(shí)以灰度均值為X軸，粗糙度為y軸，根據(jù) 測(cè)量和計(jì)算的數(shù)據(jù)確定6個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，用Origin軟件畫出灰度均值與粗糙度的關(guān)系曲線如圖 1所示，并且通過(guò)線性擬合功能可以得到灰度均值μ與粗糙度Ra之間的關(guān)系公式為Ra = 0. 02065Χμ - 1. 54。
[0017] 表1不同試樣的加工和測(cè)量參數(shù)

【權(quán)利要求】
1. 一種基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗趟度的方法，其特征在于，具體步驟如下： W激光掃描系統(tǒng)采集待測(cè)工件的表面圖像； 利用matl油軟件對(duì)步驟a獲得的圖像進(jìn)行預(yù)處理，獲得修正后的灰度直方圖；所述預(yù) 處理包括圖像灰度化W及圖像孔隙灰度值修正； 利用matlab軟件對(duì)經(jīng)步驟b獲得的修正后的灰度直方圖進(jìn)行提取，獲得待測(cè)工件表面 圖像灰度均值； 待測(cè)工件表面粗趟度Ra = 0.02065 - 1.54,其中為步驟C獲得的測(cè)試樣表面圖 像灰度均值。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗趟度的方法，其特征在于， 步驟b所述預(yù)處理是指先利用matl油軟件中的rgb2gray函數(shù)對(duì)步驟a獲得的表面圖像進(jìn) 行灰度化處理，得到包含灰度信息的圖像；然后利用matlab軟件得到灰度直方圖，利用灰 度直方圖的均衡化調(diào)整灰度圖像上孔隙周圍的對(duì)比度，獲得修正后的灰度直方圖。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1或2所述基于圖像灰度信息測(cè)量工件表面粗趟度的方法，其特征在 于，所述待測(cè)工件為C/SiC材料。
【文檔編號(hào)】G06T7/40GK104463918SQ201410647156
【公開(kāi)日】2015年3月25日 申請(qǐng)日期:2014年11月14日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月14日
【發(fā)明者】傅玉燦, 丁凱, 蘇宏華, 何濤, 楊宏青, 丁國(guó)智, 鄭景珍, 林琳 申請(qǐng)人:南京航空航天大學(xué)