CN105547200A - 一种基于图像灰度信息测量C/SiC复合材料加工表面粗糙度的方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于表面图像灰度信息测量C/SiC复合材料加工表面粗糙度的方法。该方法通过采集C/SiC复合材料加工表面的图像并提取灰度信息来进行粗糙度测量。关键是图像的处理和灰度信息与粗糙度关系的建立。本发明利用matlab进行图像的灰度化、局部灰度值修正和灰度信息的提取，通过多个试样的灰度信息和粗糙度数据建立灰度与粗糙度的关系。该方法的优点是非接触、无损伤，同时解决了C/SiC材料表面由于存在孔隙而导致的粗糙度难以测量的问题。

Description

一种基于图像灰度信息测量C/SiC复合材料加工表面粗糙度的方法

技术领域

本发明属于复合材料测量技术领域，具体涉及一种基于表面图像灰度信息测量C/SiC复合材料加工表面粗糙度的方法。

背景技术

表面粗糙度是评定工件表面质量的一个重要指标，它对外观、摩擦磨损、接触刚度和强度等性能有重要影响。

在传统的测量技术总，表面粗糙度的测量有如下几种方法：粗糙度样板比较法、电动轮廓仪感触法、干涉显微镜测量法。

粗糙度样板比较法简单易行，但其可靠性取决于检验人员的经验。

电动轮廓仪感触法又叫探针法，是一种接触式的测量方法，在测量较软的表面时容易划伤材料且测量不便。

干涉显微镜测量法利用光的干涉原理测量粗糙度。但这种方法对环境的要求较高，而且当表面粗糙度较大时会难以产生干涉条纹，影响测量精度。

针对以上方法的不足，人们希望找到一种简单快速的方法，实现粗糙度的高效无损自动检测，满足工业生产的需要。而随着计算机视觉技术的发展，图像法应用于表面粗糙度的测量也受到越来越多的关注。常用的图像法是提取图像中的灰度信息，以此来判断粗糙度。而当测量表面存在孔隙时，这种方法的测量结果会存在失真。所以需要对图像上孔隙处的灰度值进行修正，再提取修正后的图像灰度信息进行粗糙度测量。

发明内容

本发明的目的是在于提供一种能简单高效地评估C/SiC复合材料加工表面粗糙度和加工质量的方法。解决传统方法中由于加工表面孔隙的存在而导致无法测量粗糙度的问题。

该方法主要适用于测量存在孔隙的加工表面(如C/SiC复合材料加工表面)的粗糙度，具有简单高效、非接触、对表面无损伤、试样防止不要求具有方向性等优点。

为了实现上述方法测量表面粗糙度，总体方法分为两步：一是建立图像灰度信息与表面粗糙度的关系；二是提取待测表面图像的灰度信息并根据灰度与粗糙度的关系获得待测表面粗糙度。

首先建立灰度与粗糙度的关系的具体步骤如下：

1、采集试样的表面图像

为了使粗糙度的测量范围较大，所以可以预先估计一下试样的粗糙度，尽量在较大的粗糙度或工艺参数范围内选择一批试样，在激光扫描系统上采集这些试样的加工表面图像。

2、图像预处理

图像的预处理分为两个部分：一是图像的灰质化，二是孔隙部分的灰度值修正。由于所拍摄的原始图像为RGB图像，而在分析表面粗糙度与图像信息关系时，操作对象都是不包含色彩的灰度图像，因此需要对采集到的彩色图象进行灰质化处理。图像的灰质化采用matlab软件实现。

图像上孔隙处的灰度差值远远超出实际表面的起伏幅度，因此需要对图像上孔隙处的灰度值进行修正。修正的方法是将孔隙区域的灰度设定为一定的值。

3、提取灰度信息

图像在经过预处理后可以用来提取灰度信息，一系列研究结果表明图像灰度直方图的均值和均方差值是可靠的图像特征参数。因此对预处理后的图像进行灰度直方图的提取并建立直方图均值和粗糙度之间的关系。

4、用激光显微系统测量待测表面的粗糙度

为了建立图像灰度信息与粗糙度的关系，需要先用其他办法对这些试样的表面粗糙度进行测量。出于方便考虑，这里选择使用Mahr轮廓仪进行粗糙度的测量。

5、灰度与粗糙度关系的建立

根据获得灰度直方图均值和轮廓仪测量所得的粗糙度值绘制灰度均值与粗糙度关系图。可以看出随着表面粗糙度Ra增加，图像灰度均值趋于增大，说明了加工表面的灰度信息可以反映表面粗糙度情况。

在获得灰度信息与粗糙度关系之后，就可以对待测试样的粗糙度进行测量了。待测试样的测量过程主要分为以下三步：

1、待测试样图像采集

采用与上一过程中相同的方法采集待测试样的加工表面图像，要注意的是采集图像时应使用与上一过程中完全相同的步骤和参数。

2、图像预处理和灰度信息提取

同样采用与上一过程相同的方法进行图像的灰质化和灰度修正处理，并提取灰度直方图和灰度均值。

3、粗糙度获得

把获得的待测试样表面图像的灰度均值与灰度—粗糙度关系曲线对照就可以快速获得待测试样的表面粗糙度。

附图说明

本发明共有4副附图

图1为待测试样的原始拍摄图像图；

图2为经过灰度化处理后的表面图像图；

图3为经过灰度化处理后表面图像的灰度直方图；

图4为经过灰度值修正后表面图像的灰度直方图；

具体实施方式：

下面结合附图详细介绍本发明的内容。

本实例是对C/SiC复合材料磨削加工表面的粗糙度进行测量。首先要建立图像灰度信息与粗糙度的关系。具体步骤如下：

1、从C/SiC复合材料磨削试样中，选择6个不同磨削参数下的试样用来确定表面灰度信息与粗糙度的关系。

2、分别将6个试样放置在激光显微系统的载物台上，选择5倍的物镜，调节聚焦按钮，在显示器上观察到表面形貌图像；设定激光光强，使得图像不会太暗或太亮而掩盖图像的细节。设置Z向扫描上下限，获得试样的表面图像。

3、下面进入图像的预处理过程，首先利用matlab对该图像进行灰度化处理，得到包含灰度信息的图像。

4、接下来进行图像预处理的第二部分，即孔隙灰度值的修正。同样利用matlab得到灰度直方图。由于图像上孔隙处的灰度值比周围小且发生突变，所以可以从灰度直方图中找出孔隙处的灰度值并进行修正，修正的方法是将孔隙处的灰度值设置为一个比周围的灰度值略小的值。

5、用同样的方法处理6个试样，得到6个试样的灰度直方图。利用灰度直方图计算灰度均值，分别得到6个试样不同的灰度均值。

6、用粗糙度轮廓仪测量6个试样的表面粗糙度，然后根据试样的灰度均值画出灰度均值与粗糙度之间的关系曲线。话曲线时以灰度均值为x轴，粗糙度为y轴，根据测量和计算的数据确定6个数据点，画出灰度均值与粗糙度的关系曲线。

7、将待测试样放置在载物台上，选择相同的倍率的物镜，调节聚焦按钮，观察到待测表面的图像。设定相同的激光光强和扫描上下限，拍摄待测表面图像，原始图像如图1。

8、利用matlab对待测表面图像使用同样的程序和方法进行灰度化处理，处理后的图像如图2所示。

9、提取灰度化处理后的待测表面图像的灰度直方图，如图3所示。此时的灰度均值为94，对灰度图像进行灰度值修正，提取灰度直方图如图4，此时的灰度均值为117。

10、观察灰度均值与粗糙度的曲线当灰度值为117时，粗糙度为2.8μm。

Claims (1)

1.一种基于图像灰度信息测量C/SiC复合材料加工表面粗糙度的方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)在工艺参数范围内选择一批试样，在激光扫描系统上采集这些试样的加工表面图像；

2)利用matlab软件进行图像的预处理，预处理分为两个部分：一是图像的灰质化，二是孔隙部分的灰度值修正；

3)利用matlab软件对步骤2)预处理后的图像进行灰度直方图的提取，获得灰度直方图均值；

4)使用轮廓仪对步骤1)采集的图像加工表面粗糙度进行测量；

5)根据步骤3)获得灰度直方图均值和步骤4)轮廓仪测量所得的粗糙度，绘制灰度均值与粗糙度关系图；

6)把待测试样表面图像的灰度均值与步骤5)绘制的灰度均值与粗糙度关系图对照，即获得待测试样的表面粗糙度。