CN101178367A - 一种陶瓷加工表面损伤检测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种陶瓷加工表面损伤检测系统，通过对计算机收集高效精密磨削过程中加工表面加工状况以及磨削加工表面形貌特征数据，进行分类处理，得到损伤的边缘轮廓特征，并且识别提取出表征加工表面损伤程度的宏观量化指标表面破碎率、稳定度、扩散度和损伤特征参数，结合计算机数字图像处理技术和算法，完成陶瓷表面加工损伤的检测与评价。与现有技术相比，该系统可以有效检测先进陶瓷和其它相关材料的表面损伤类型、特征、表面损伤程度，可作为全面评价陶瓷加工表面质量的重要参考指标。系统中编写的检测软件简单实用，成本低，更利于推广可靠有效，具有较大的经济效益。

Description

一种陶瓷加工表面损伤检测系统

技术领域

本发明涉及一种计算机数字图像处理技术，特别是涉及一种利用计算机图像处理技术实现陶瓷加工表面损伤检测的系统。

背景技术

经磨削加工后的陶瓷表面，由于磨削力和磨削温度的作用导致的表面加工损伤，直接影响零件疲劳强度、断裂强度、表面硬度和抗磨损能力，也是引起表面裂纹和表面破碎的重要原因。这种由于在加工或者使用中表面存在的损伤或者缺陷，极易引起表面组织的破坏，导致零件的强度降低，甚至报废。因此，需要对其加工表面的损伤程度进行识别和评估，工程陶瓷磨削表面损伤检测技术由此产生。

为解决上述的技术问题，业界采用图像处理技术来检测工程陶瓷的表面损伤。这样一来，能够开发出面向实际生产工程需要的、并且达到可视化的先进陶瓷磨削表面损伤检测系统及评价分析方法，以便定量描述陶瓷材料产品使用性能与表面完整性相互间关系提供可靠实验数据，最后达到有效评价加工表面的损伤程度和表面质量，就是本发明所要解决的本领域函待解决的问题。

发明内容

本发明提出一种陶瓷加工表面损伤检测系统，通过计算机获取陶瓷加工表面的数字图像数据，对加工损伤进行分类处理，得到损伤的边缘轮廓特征，并且提取出表征加工表面损伤程度的宏观量化指标表面破碎率、稳定度、扩散度和损伤特征参数对加工表面损伤目标特征定量定性描述，结合计算机数字图像处理技术和应用数学形态学方法，建立一套有效评价陶瓷表面损伤的检测系统和方法，实现对陶瓷加工表面损伤程度的评价。

本发明提出了一种陶瓷加工表面损伤检测系统，通过计算机获取陶瓷加工表面的数字图像数据，对加工损伤进行分类处理，得到损伤的边缘轮廓特征，识别提取出表征加工表面损伤程度的宏观量化指标表面破碎率、稳定度、扩散度和损伤特征参数，该检测系统包括计算机系统、带摄像仪的数字显微镜，其中，计算机系统还包括图像数据输入模块、图像处理模块、检测与评价处理模块及数据库；其中：

带有CCD摄像仪的数字显微镜，用于获取陶瓷的加工表面图像，并将加工表面图像通过图像数据输入模块传输到计算机系统；

计算机系统利用图像处理模块实现图像处理，及利用检测与评价处理模块实现所需的各个损伤区域特征参数、损伤程度参数计算；

数据库用于计算机系统中的处理数据的存储和读取。

所述损伤表面图像处理与检测包括以下步骤：首先将数字显微镜采集到的陶瓷表面数据图像输入计算机系统；对计算机图像进行灰质化处理；进行图像增强处理；进行图像分割处理；其中，图像分割处理有包括两种处理方式，方式一：对图像数据进行二值化处理；得到二值化图像；进行损伤参数计算；得到损伤特征参数；以及得到损伤程度参数。方式二：进行阈值选取比较；生成二值化图像；进行阈值消去处理；边缘特征提取；进行损伤类型识别。

本发明与现有技术相比，该系统可以有效、无损检测先进陶瓷加工表面损伤类型、特征、表面损伤程度。系统中编写的检测软件简单实用，成本低，更利于推广可靠有效，具有较大的经济效益。

附图说明

图1为本发明的陶瓷加工表面损伤检测系统的架构图；

图2为本发明的陶瓷加工表面损伤检测系统的图像处理流程图；

图3为本发明的陶瓷加工表面损伤检测系统的数字显微镜实物示意图；

图4为本发明的陶瓷加工表面损伤检测系统的软件操作界面示意图。

具体实施方式

经磨削加工后陶瓷表面由于磨削力和磨削温度的作用导致的表面加工损伤将直接影响零件疲劳强度、断裂强度、表面硬度和抗磨损能力，也是引起表面裂纹和表面破碎的重要原因。在探讨先探讨影响表面完整性的两个重要因素时候，对表面力学性能指标和表面形貌进行分析。设计实验，在不同的磨削加工条件下，对多种陶瓷材料进行磨削加工，得到在不同加工条件下的磨削表面。对磨削加工后陶瓷表面的加工损伤做了系统的理论分析和实验研究。

本发明利用计算机数字图像处理技术和开发工具，针对高效精密磨削过程中加工表面/亚表面的各种缺陷，对采集得到的工件表面图像进行处理，主要使用数字图像技术中的图像增强和平滑、图像锐化处理、图像分割、图像边缘检测和特征提取、图像细化、数学形态学方法等处理方法和手段，较完整准确地获取了表面损伤的图像信息，提出了适合工程陶瓷表面损伤图像的处理方法。在上述图像处理技术和方法中，依据实验选取图像增强、图像分析中的最优的方法或算法。为了可以完整提取裂纹、脆断凹坑等损伤轮廓特征。利用模式识别理论和模糊数学等编写裂纹连接算法、孔穴检出算法、损伤类型识别算法等，对损伤种类进行分类识别提取。

本发明还建立一套完整的评价陶瓷磨削表面损伤的软件，针对陶瓷加工表面的各种损伤，关键性的提出使用3个损伤特征参数(缺陷圆形度、缺陷裂纹度、缺陷长宽比)和3个损伤程度参数(破碎率、缺陷稳定度、缺陷扩散度)两类评价指标对表面加工损伤进行相关的定量检测和评价，利用特征参数描述了缺陷目标物的位置，大小，稳定性、形状等等。利用表面破碎率等来评价加工表面的损伤程度。从而参数化描述了陶瓷材料产品加工表面损伤的程度和类型。

如图1所示，为本发明的陶瓷检测系统的架构图，包括计算机系统101、带CCD摄像仪的数字显微镜103，这些是本发明的陶瓷检测系统所需的设备，本系统还包括计算机系统所用到的其他模块，包括图像数据输入模块104、图像处理模块105、检测与评价处理模块106、以及数据库107。其中，带有CCD摄像仪的数字显微镜103，用于获取陶瓷的加工表面图像；并将加工表面图像通过图像数据输入模块传输到计算机系统，计算机系统利用图像处理模块实现图像处理，及利用算法处理模块实现所需的各个损伤区域特征参数、损伤程度参数计算；数据库用于计算机系统中的处理数据的存储和读取。

如图2所示，为本发明的陶瓷加工表面损伤检测系统的图像处理流程图，它包括以下步骤：首先将数字显微镜采集到的彩色陶瓷表面数据图像输入计算机系统，步骤201；对计算机图像进行灰质化处理202；进行图像增强处理，步骤203；进行图像分割处理，步骤203；其中，图像分割处理有包括两种不同的处理方式，从而计算得出不同的参数，方式一包括的步骤如下：对图像数据进行二值化处理，步骤205；得到二值化图像，步骤206；进行损伤参数计算，步骤207；得到特征参数，步骤208；得到程度参数，步骤209。方式二包括的步骤如下：进行阈值选取比较，步骤210；生成二值化图像，步骤211；进行阈值消去处理，步骤212；边缘特征提取，步骤213；进行损伤类型识别，步骤214；量化获取表面破碎损伤，步骤215；以及量化获取微裂纹损伤，步骤216。

下面通过具体实施例来具体说明本发明的技术方案：。

本实例借助CCD仪器、数字显微镜等表面分析技术，针对磨削加工对工件表面造成的微裂纹和表面脆断凹坑等各种损伤，利用计算机数字图像处理技术对试验后采集得到的工件表面图像进行分析处理。

1、损伤表面图像预处理。基于工程陶瓷表面损伤图像，选择了适合本发明的图像规定化，进行图像灰度变换处理。在噪声处理中，比较了邻域平均滤波，维纳滤波，中值滤波，小波滤波等方法，维纳滤波适合去除噪声和小波变换方法滤波效果优于其它方法。为了增强图像中已被平滑模糊化的细节，在频域增强的方法中，在对图像进行了高通滤波锐化处理效果较好；在空域增强中，而sobel算子比prewitt算子边缘丢失少，锐化效果更加明显。在边缘检测中，比较了一阶微分算子、Canny算子、LOG算子、数学形态学算子在边缘检测中的各自特点，结合实验研究，选出数学形态学为最优算子。这些图像处理技术为损伤参数集评价表面损伤状况提供了准确而有效的信息准备。

2、损伤表面图像提取。对预处理后的图像进行阈值分割是图像处理过程很关键的步骤，其目的是区别背景与目标图像，为下一步的特征提取打下基础。由于工程陶瓷磨削后的表面情况复杂，单纯用传统的阈值算法难以完成分割，而且计算复杂。从实际情况考虑，经过反复比对二值图与原图的基本特征，而且对图像的直方图进行分析，采用经验的阈值选取与全局化阈值算法相结合的办法，对图像进行分割处理。微裂纹这种损伤类型的检测是本研究的主要工作之一。通过对裂纹点的检测，编写算法对得到不连续的裂纹点，进行标号与连接，最后得到检测的裂纹的图像。

3、损伤表面图像强化。为了得到反映了磨削加工表面的损伤的细部特征，需要对图像进行的图像细化的过程(又称为骨架化)。骨架细化后的图像，但是要进一步提取识别损伤面积，则要通过阈值消去和空穴检出来进行处理。根据实际情况提出空穴检出算法实现对小面积的消除功能。可以快速识别损伤区域。经过对图像进行的空穴检出、阈值消去处理后，可以提取到很重要的损伤类型-表面脆断凹坑型损伤。使用自主开发的算法来对图像进行处理后，就可以得到表面损伤的轮廓形状和特征，例如脆断凹坑和裂纹等。有利于下一步的模式识别和特征计算。

4、评价指标。对上述处理后得到的工件表面图像表面损伤特征，编写的软件中，关键性的提出使用3个损伤特征参数和3个损伤程度参数两类评价指标对表面加工质量进行相关的定量检测和评价，利用损伤特征参数描述了缺陷目标物的位置，大小，稳定性、形状等等。利用损伤程度参数来评价加工表面的损伤程度。本文通过运用图像处理工具箱中的有关函数，编写程序对处理的图像特征进行描述。根据陶瓷磨削表面的特点，运用6个参数综合定量地描述损伤特征，并分别定义为F(r，C，F)为损伤特征参数集，定义D(R，S，Ds)为损伤程度参数集合。

●  工程陶瓷加工表面损伤特征分类-损伤特征参数集

选定三个评价指标，用来定量的区分陶瓷加工表面的缺陷类型：

(1)缺陷圆形度，用字母C来表示。圆形度等于缺陷图形周长的平方与面积之比。正真细小裂纹的圆形度要远大于脆断凹坑，因此圆形度在一定程度上反映出表面缺陷的类型特征。

(2)缺陷长宽比，用字母r来表示。长宽比等于图形的最长轴与最短轴之比，显然细长裂纹的长宽比要比崩碎大的多。这个量在一定的程度上可以表征裂纹和崩碎。

(3)缺陷裂纹度，用字母F来表示。裂纹度是面积与周长的比值。

●  工程陶瓷加工表面损伤程度分类-损伤程度参数集

为了能够反映陶瓷磨削加工表面的破碎损伤程度，提出了加工表面破碎率Ds和缺陷稳定度S、缺陷扩散度R等量化指标进行评价。其中表面破碎率是以破碎表面的投影面进行计算的，为用处理平面图像的方法进行测量提供了方便，避免了测量破碎面的三维面积。

5、本检测软件系统工作的基本思路是：原始图像读入、图像预处理、图像二值化、二值图像形态学处理、图像分割及特征提取(阈值消去、细化、面积提取)、计算所需的各个损伤区域特征参数、损伤程度参数。该系统根据面向对象的全新的编程思想，借助于Visual Basic语言编程，以Windows系统标准的多文档界面为主控界面，实现本软件的界面编写。为验证本软件的有效性，先使用破碎率计算工程陶瓷表面宏观损伤程度，再和使用维氏硬度仪进行处理后的破碎率大小对比，分析后证明了参数计算结果的准确性。在提出了损伤特征参数集和损伤特征集两类评价指标后，分别使用上述参数对表面损伤进行计算描述，结合各个参数的实验数据，对表面损伤的状况综合评价。实验处理结果证明了该检测系统有效性和实用性。

基于数字图形图像技术，模式识别理论，建立适合陶瓷磨削表面损伤检测及评价标准和方法，对加工表面损伤目标缺陷的边缘特征进行提取。编写可以描述表面缺陷目标物损伤归类算法，结合关键性的局部特征参数和宏观参数来定量描述和识别微米数量级左右的目标物，对损伤种类进行分类识别提取。最后利用模式识别理论，编写算法，对损伤种类进行分类识别提取。从而定量描述了陶瓷材料产品使用性能与表面损伤相互间关系。同时可以直观可靠的定量的评价工程陶瓷表面裂纹，空洞等表面缺陷状况，达到评价表面质量。本发明的实物装置图如图3所示。该系统优点是成本低，更利于推广。

Claims (3)

1.一种陶瓷加工表面损伤检测系统，通过对计算机收集高效精密磨削过程中加工表面加工状况以及磨削加工表面形貌特征数据进行分类处理，得到损伤的边缘轮廓特征，识别提取出表征加工表面损伤程度的宏观量化指标表面破碎率、稳定度、扩散度和损伤特征参数，该检测系统包括计算机系统、力学表面测试仪、带CCD扫描仪的数字显微镜，其特征在于，计算机系统还包括工作表面图像数据输入模块、图像处理模块、算法处理模块、以及数据库；其中：

带有CCD摄像头的数字显微镜，用于获取陶瓷的加工表面图像，并将加工表面图像通过工作表面图像数据输入模块传输到计算机系统；

计算机系统利用图像处理模块实现图像处理，及利用算法处理模块实现所需的各个损伤区域特征参数、损伤程度参数计算；

数据库用于计算机系统中的处理数据的存储和读取。

2.如权利要求1所述的陶瓷加工表面损伤检测系统，其特征在于，所述图像处理包括以下步骤：首先将带有CCD摄像头的数字显微镜采集到的彩色陶瓷表面数据图像输入计算机系统；对计算机图像进行灰质化处理；进行图像增强处理；进行图像分割处理；其中，图像分割处理又包括两种处理方式，方式一：对图像数据进行二值化处理；得到二值化图像；进行损伤参数计算；得到损伤特征参数；以及得到损伤程度参数；方式二：进行阈值选取比较；生成二值化图像；进行阈值消去处理；边缘特征提取；进行损伤识别；识别破碎面损伤；以及识别微裂纹损伤。

3.如权利要求2所述的陶瓷加工表面损伤检测系统，其特征在于，所述损伤特征参数利用缺陷圆形度、缺陷裂纹度、缺陷长宽比来区分陶瓷加工表面的缺陷类型；损伤程度参数利用破碎率、缺陷稳定度、缺陷扩散度等指标来评价表面加工损伤的程度。

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