CN110889821A - 用于喷丸加工评估的装置和方法 - Google Patents

用于喷丸加工评估的装置和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110889821A
CN110889821A CN201910756572.5A CN201910756572A CN110889821A CN 110889821 A CN110889821 A CN 110889821A CN 201910756572 A CN201910756572 A CN 201910756572A CN 110889821 A CN110889821 A CN 110889821A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image data
camera
shot peening
processor
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910756572.5A
Other languages
English (en)
Inventor
M·萨法伊
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Boeing Co
Original Assignee
Boeing Co
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Boeing Co filed Critical Boeing Co
Publication of CN110889821A publication Critical patent/CN110889821A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B24GRINDING; POLISHING
    • B24CABRASIVE OR RELATED BLASTING WITH PARTICULATE MATERIAL
    • B24C1/00Methods for use of abrasive blasting for producing particular effects; Use of auxiliary equipment in connection with such methods
    • B24C1/10Methods for use of abrasive blasting for producing particular effects; Use of auxiliary equipment in connection with such methods for compacting surfaces, e.g. shot-peening
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/0006Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/30Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring roughness or irregularity of surfaces
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/8422Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • CCHEMISTRY; METALLURGY
    • C21METALLURGY OF IRON
    • C21DMODIFYING THE PHYSICAL STRUCTURE OF FERROUS METALS; GENERAL DEVICES FOR HEAT TREATMENT OF FERROUS OR NON-FERROUS METALS OR ALLOYS; MAKING METAL MALLEABLE, e.g. BY DECARBURISATION OR TEMPERING
    • C21D7/00Modifying the physical properties of iron or steel by deformation
    • C21D7/02Modifying the physical properties of iron or steel by deformation by cold working
    • C21D7/04Modifying the physical properties of iron or steel by deformation by cold working of the surface
    • C21D7/06Modifying the physical properties of iron or steel by deformation by cold working of the surface by shot-peening or the like
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/8422Investigating thin films, e.g. matrix isolation method
    • G01N2021/8427Coatings
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20212Image combination
    • G06T2207/20221Image fusion; Image merging
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30136Metal

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)

Abstract

本文公开了用于喷丸加工评估的装置和方法。用于评估已经经历喷丸加工过程的表面的示例装置包括相机,相机用于生成表面的第一部分的第一图像数据。示例装置包括处理器,处理器用于基于第一图像数据,确定第一部分的撞击覆盖值,并且基于撞击覆盖值,确定喷丸加工过程对表面的有效性。

Description

用于喷丸加工评估的装置和方法
技术领域
本公开总体涉及喷丸加工,并且更特别地,涉及用于喷丸加工评估的方法和装置。
背景技术
喷丸加工包括用金属或玻璃丸粒撞击(例如,射击、轰击)金属材料的表面,以修改材料的机械特性。喷丸加工可以用于增加材料的残余应力,从而提高材料对例如疲劳的响应。
发明内容
用于评估已经经历喷丸加工过程的表面的一种示例装置包括相机,相机用于生成表面的第一部分的第一图像数据。示例装置包括处理器,处理器用于基于第一图像数据,确定第一部分的撞击覆盖值;以及基于撞击覆盖值,确定喷丸加工过程对表面的有效性。
本文所公开的另一个示例装置包括图像分析仪,图像分析仪用于基于从相机接收的图像数据生成像素数据。图像数据代表已经经历喷丸加工过程的表面的至少一部分。示例装置包括评估仪,评估仪用于实行像素数据与阈值的比较;以及通信装置,通信装置用于基于比较,输出喷丸加工过程相对于表面的至少一部分的有效性的指示符。
本文所公开的一种示例方法包括通过用处理器执行指令,分析已经经历喷丸加工过程的表面的一个或更多个部分的图像数据。示例方法包括通过用处理器执行指令,基于图像数据确定表面的一个或更多个部分的撞击覆盖值。示例方法包括通过用处理器执行指令,基于撞击覆盖值确定在喷丸加工过程期间表面的一个或更多个部分的覆盖均匀性。
附图说明
图1A-图3B描绘了各种喷丸加工技术和对已经被喷丸加工的材料的所得影响。
图4示出根据本文所公开的教导内容的示例系统,其包括用于为已经经历喷丸加工的表面生成图像数据的数字相机和用于基于图像数据评估表面的喷丸加工分析仪。
图5是图4的喷丸加工分析仪的示例实施方式的框图。
图6A-图8B描绘根据本文所公开的教导内容生成的喷丸加工表面的示例图像。
图9是用于生成图像数据以评估喷丸加工表面的示例方法的流程图。
图10是代表可以被执行以实施图4和图5的示例喷丸加工分析仪的示例机器可读指令的流程图。
图11是被结构化为执行图10的指令以实施图4和图5的示例喷丸加工分析仪的示例处理平台的框图。
图未按比例绘制。相反,可以在附图中放大层或区域的厚度。一般来讲,相同的参考标号将在整个附图和随附书面描述中使用,以指相同或相似的部分。
具体实施方式
喷丸加工包括用例如金属丸粒或玻璃珠撞击(例如,射击、轰击)金属材料的表面的至少一部分,以修改材料的一个或更多个机械特性。喷丸加工可以用作制造过程的一部分,以通过在材料中产生压缩残余应力层来将材料暴露于应力而增加材料的强度。丸粒或珠在高速下与表面的撞击在表面上形成压痕或凹痕。由于将材料暴露于撞击应力,所以材料被加强。因此,喷丸加工提高材料对疲劳、开裂和腐蚀的抵抗力。
在包括金属材料的生产零件的制造过程期间,制造商可以依赖于喷丸加工使得金属材料能够将一定量的强度提供到生产零件。例如,制造者可以期望从喷丸加工金属材料获得生产零件的强度的20%。然而,如果喷丸加工过程没有导致如由材料中凹痕的形成所指示的材料的表面的一致或基本上一致的覆盖,则可能不满足包括喷丸加工材料的生产零件的强度要求。结果,生产零件可受到开裂、断裂等。因此,相对于表面撞击覆盖的一致性或均匀性评估喷丸加工过程的有效性可以帮助验证满足生产零件的工程要求。
评估喷丸加工过程对材料的有效性的已知方法包括用肉眼在视觉上检查被喷丸加工的材料的表面,以识别没有形成凹痕的表面的区域,并且评定带有凹痕的表面的覆盖的总体一致性。然而,此类视觉检查方法是主观的,因为表面的评估可以基于例如人的视力能力和觉察出表面的特征的能力以及人对被认为基本上均匀的覆盖的主观解释,在实行检查的人之间变化。另外,应用客观标准诸如计数表面上的凹进或凸起部分的数量对于已经经历喷丸加工的大的表面不是有效的;而且,由于丸粒撞击表面的不可预测的方式,所以此类标准可能难以为表面设定。再者,检查员仅可能详细查看表面的一部分。因而,为了检查大表面(例如,生产零件诸如具有120英尺长度的飞行器纵梁),检查员必须在零件周围行走,以检查表面的不同部分,并且即使在手电筒的辅助下,也可能不能充分查看所有部分(例如,表面的中心部分)。
一些已知的喷丸加工检查方法包括测量仪(例如,阿尔门测量仪)、显微镜和/或其它视觉覆盖核查工具,以评估已经被喷丸加工的表面。例如,喷丸加工可以被应用于阿尔门试片(例如,金属的测试样本),并且试片可以使用阿尔门测量仪进行分析,以测量丸粒的撞击的强烈程度,并且在喷丸加工生产零件的表面之前,验证喷丸加工机器如预期地操作。然而,诸如测量仪或显微镜的工具仅审核已经被喷丸加工的表面的小样本。审核表面的代表性样本可能不能准确地反映喷丸加工过程相对于表面的其余部分(尤其是对于大表面)的有效性。
一些已知的喷丸加工检查方法使用诸如残余应力的参数作为喷丸加工过程的有效性的测量。例如,x射线衍射可以用于经由x射线束穿透到已经被喷丸加工的表面中来测量残余应力。然而,与上面提及的视觉检查技术一样,x射线衍射被限制于喷丸加工表面的相对较小的代表性样本的分析。
本文公开的示例系统和方法提供光学检查系统,以相对于由于喷丸加工而带有压痕或凹痕的表面的覆盖的一致性或均匀性评估喷丸加工过程在表面上的有效性。本文公开的示例包括一个或更多个相机,以捕获已经经历喷丸加工过程的表面的图像。本文公开的示例分析图像数据(例如,像素数据),以确定由于喷丸加工过程喷丸加工表面的撞击覆盖值。例如,本文公开的示例分析黑色和白色像素数据,以确定带有凹痕的表面相对于预定义的覆盖阈值的覆盖百分比。基于比较,本文公开的示例评估喷丸加工过程的有效性,并且输出例如指示表面的喷丸加工覆盖未能满足预定义的覆盖准则的警示。使用图像数据,本文公开的示例可以检测和输出在喷丸加工过程期间遗漏的或与其它区域和/或预定义准则相比具有不完整(例如,光)覆盖的表面的(一个或更多个)区域的指示。因此,本文公开的示例提供跨过表面的喷丸加工过程的一致性的客观评估。
本文公开的示例包括一个或更多个照明源(诸如(一个或更多个)发光二极管),以在由(一个或更多个)相机捕获(一个或更多个)图像期间照明表面。本文公开的示例包括(一个或更多个)光学漫射器,以便于来自(一个或更多个)照明源的光的均匀或基本上均匀的漫射。(一个或更多个)光学漫射器减少不均匀光(例如,眩光)的影响,不均匀光(例如,眩光)可以通过在已经不均匀(例如,带凹痕的)表面上引起黑暗区域,使图像数据的分析歪曲。
与已知示例相比,本文公开的示例可以用于评估喷丸加工表面的大区域,已知示例被限制于离散测试样本(例如,阿尔门试片)或用肉眼或通过显微镜镜头查看的表面的小样本。在本文公开的示例中,喷丸加工表面的一个或更多个部分的多个图像可以被捕获和组合,以分析与单独基于人类视力能力或显微镜镜头比将可能的更大量的表面的覆盖。例如,本文公开的示例可以用于评估跨过飞行器的120英尺纵梁的喷丸加工表面。因此,本文公开的示例提高喷丸加工检查的客观性,以及使用客观准则评估的表面的量。
现在转到图,图1A-图3B描绘了各种喷丸加工技术和喷丸加工过程对材料的表面的所得的影响。例如,图1A示出了第一金属零件100,第一金属零件100可以例如由铝或另一种金属制成。第一金属零件100可以为例如飞行器的纵梁的部件。如图1A所示,由丸粒104撞击金属零件100的第一(例如,顶部)表面102。为了例示性目的,图1中仅示出一个丸粒,且应当理解的是,在喷丸加工过程期间,用多个丸粒104轰击第一表面102。如图1B所示,由于丸粒104与第一表面102的撞击,多个压痕或凹痕106形成在第一表面102中。
图2A和图2B示出具有第一表面202的第二金属零件200。如图2A和图2B所示,当由丸粒204撞击第二金属零件200时,压痕206形成在第一表面202中。基于丸粒104、丸粒204的形状,图1B和图2B中所示的相应压痕106、压痕206的形状不同。例如,图2A的丸粒204更大,并且为基本上球形,并且在第二金属零件200的第一表面202中产生波状纹理。由于不规则形状的丸粒104,所以图2B中所示的该波状纹理与形成在图1B的第一金属零件100的第一表面102中的压痕的形状不同。
图3A和图3B示出具有第一表面302的第三金属零件300。如图3A和图3B所示,当由丸粒304撞击第三金属零件300时,压痕306形成在第一表面302中。基于丸粒104、丸粒204、丸粒304的大小和形状的差异,图3B的压痕306的数量和形状与图1B和图2B的压痕106、压痕206不同。
图4示出根据本公开的教导内容的用于评估喷丸加工过程对金属零件401(例如,图1A-图3B的第一金属零件100、第二金属零件200和/或第三金属零件300)的有效性的示例系统400。金属零件401可以为生产铸件(诸如飞行器的纵梁)的部件。在图4的示例中,金属零件401的第一表面402已经经历喷丸加工过程,使得多个丸粒或珠(例如,丸粒104、丸粒204、丸粒304)撞击第一表面402,在第一表面402中形成压痕或凹痕404。金属零件401可以具有与图4所示的示例不同的大小和/或形状。再者,基于撞击表面的丸粒的特征、撞击速度等,图4的压痕404可以具有不同的大小和/或形状。
示例系统400包括照明源406。照明源406可以包括发光二极管(LED)或激光光源。照明源406耦接到第一支撑件407。在图4的示例中,照明源406被定位成相对于金属零件401的第一表面402成角度。在图4的示例中,照明源406耦接到的第一支撑件407可以相对于照明源406相对于第一表面402的高度和/或角度进行调整。可以通过手动调整照明源406和/或第一支撑件407或经由在例如第一支撑件407包括马达的示例中的自动调整实行照明源406的位置的调整。
照明源406发射如由图4中的箭头408表示的光束,以照明第一表面402的至少一部分。示例系统400包括相机410以生成所照明的第一表面402的一个或更多个部分的图像数据。相机410耦接到第二支撑件409。在图4的示例中,相机401被定位成相对于金属零件401的第一表面402成角度。在图4的示例中,可以相对于相机410相对于第一表面402的高度和/或角度调整相机410耦接到的第二支撑件409。可以通过手动调整相机410和/或第二支撑件409或经由在例如第二支撑件409包括马达的示例中的自动调整实行相机410的位置的调整。再者,第一支撑件407和/或第二支撑件409的位置和/或形状可以与图4中所示的示例不同。例如,第一支撑件407可以为悬挂支撑件,以允许照明源406从第一金属零件401位于的房间的天花板悬挂。
相机410可以包括例如高动态范围相机,高动态范围相机拍摄第一表面402和/或其一个或更多个部分的多个图像。在每个图像中由相机410捕获的第一表面402的区域的大小可以取决于相机410的视野的大小、相机410相对于第一表面402的位置等。如本文公开的,分析由相机410收集的图像数据以评估喷丸加工过程的有效性。
照明源406照明第一表面402,以使得相机410能够在喷丸加工之后用提高的准确度捕获第一表面402的特征(例如,压痕404)。然而,因为金属零件401的第一表面402是金属的,所以存在来自照明源406的光从第一表面402反射且引起由相机410捕获的眩光的可能性。明亮的光和/或黑暗的区域可以影响由相机410捕获的(一个或更多个)图像,并且结果通过不准确地表示第一表面402的特征影响喷丸加工的分析。
为了解决眩光的可能性,示例系统400包括提高由照明源406发射的且由第一表面402反射的光的均匀性的一个或更多个特征。例如,可以基于第一表面402的金属的反射特性选择照明源406相对于第一表面402的角度x。如果角度x的值太高,则将不会由第一表面402反射由照明源406发射的光。如果角度x的值太低,则光可能不充分漫射,从而影响光的均匀性。于是,基于第一表面402的金属的反射特性选择照明源406的角度x。角度x的示例值可以包括15°、25°或35°。金属的反射特性可以基于金属的已知数据。可以在系统400的设置期间调整照明源406的角度。
示例系统400包括光漫射器412。示例光漫射器412可以包括全息漫射器。光漫射器412便于光从照明源406分散或散射到金属零件401的第一表面402上。光经由光漫射器412散射帮助减少眩光,并且促进来自照明源406的光的分布的均匀性。由于由照明源406发射的光和经由光漫射器412的光的散射,喷丸加工压痕的图像被反射到相机410的图像平面上,而没有眩光或基本上有很少的眩光。光漫射器412可以耦接到第一支撑件407或另一个支撑件。
如图4所示,相机410被设置成相对于金属零件401的第一表面402成角度y,以捕获从第一表面402反射的光。可以基于变量诸如照明源406的角度x、第一表面402的金属的反射特性、相机410距第一表面402的距离、相机410的视野、图像要被收集的第一表面402的(一个或更多个)部分的大小等,选择相机410的角度y。角度y的示例值可以包括15°、25°或35°。图4的示例相机410包括偏振滤光器414。偏振滤光器414被设置在相机410的镜头的前面。偏振滤光器414减少或抑制从金属零件401的第一表面402反射的散射的光的眩光。因此,由于示例系统400的一个或更多个特征(例如,照明源406、光漫射器412和/或偏振滤光器414的角度),所以光到达相机410的焦平面,而没有眩光或基本上有很少眩光。
图4的示例系统400可以包括带有对应的偏振滤光器414的附加相机410,以生成第一表面402的多个部分的图像数据和/或从不同角度生成第一表面402的一部分的图像数据。(一个或更多个)相机410可以包括变焦镜头416,以从不同距离捕获第一表面402的(一个或更多个)图像。再者,示例系统400可以包括附加照明源406,以将光发射到第一表面402上。照明源406的数量可以基于例如要成像的第一表面402的大小、第一表面402的金属的颜色等。
在图4的示例中,通过喷丸加工分析仪418分析由相机410生成的图像数据。可以由一个或更多个处理器实施喷丸加工分析仪418。(一个或更多个)处理器可以为相机410的处理器或远离相机410定位的处理器。在一些示例中,由一个或更多个基于云的设备(诸如远离(一个或更多个)相机410定位的一个或更多个服务器、处理器和/或虚拟机)实施喷丸加工分析仪418。由相机410生成的图像数据经由一个或更多个有线或无线连接被传输到喷丸加工分析仪418。
示例喷丸加工分析仪418基于例如图像数据中的黑色和白色像素的像素计数分析图像数据。喷丸加工分析仪418使用黑色和白色像素计数以确定撞击覆盖值,诸如带有喷丸加工压痕(例如,如由图像数据中的黑色像素表示的)的第一表面402的(一个或更多个)部分的覆盖的百分比。示例喷丸加工分析仪418将撞击覆盖值与一个或更多个预定义阈值进行比较,以确定喷丸加工过程相对于在经历喷丸加工过程之后的第一表面402的覆盖的一致性或均匀性的有效性。阈值可以基于例如用于撞击金属零件401的第一表面402的丸粒的大小和/或丸粒穿透到第一表面402上的预期深度。示例喷丸加工分析仪418可以输出指示被分析的第一表面402的一部分满足阈值(即,基于带有喷丸加工凹痕的(一个或更多个)表面部分的覆盖的百分比,喷丸加工过程是有效的)还是不满足阈值(即,基于带有喷丸加工凹痕的(一个或更多个)表面部分的覆盖的百分比,喷丸加工过程不是有效的)的状态指示符或警示。在一些示例中,喷丸加工分析仪418输出图像数据诸如第一表面402的图像,以示出可能在喷丸加工过程期间已经遗漏的第一表面402的(一个或更多个)区域。
图5是图4的喷丸加工分析仪418的示例实施方式的框图。图5的示例喷丸加工分析仪418包括照明源管理器500。照明源管理器500生成(例如,经由无线传输)被传输到(一个或更多个)照明源406以控制(一个或更多个)照明源406的操作的指令。例如,照明源管理器500控制(一个或更多个)照明源406被激活的持续时间。在一些示例中,照明源管理器500可以通过控制(一个或更多个)照明源406耦接到的(一个或更多个)电动支撑件407,控制(一个或更多个)照明源406相对于第一表面402的位置。照明源管理器500可以基于一个或更多个用户输入控制(一个或更多个)照明源406的操作。
如上面讨论的,(一个或更多个)相机410通信地耦接到喷丸加工分析仪418。示例喷丸加工分析仪418包括相机管理器502。相机管理器502控制(一个或更多个)相机410的操作。例如,相机管理器502生成(例如,经由无线传输)被传输到(一个或更多个)相机410的指令,该指令引起(一个或更多个)相机410捕获金属零件401的第一表面402的图像。由相机管理器502生成的指令可以控制变量,诸如由(一个或更多个)相机410捕获的图像的数量。在一些示例中,相机管理器502可以通过控制(一个或更多个)相机410耦接到的(一个或更多个)电动支撑件409,控制(一个或更多个)相机410相对于第一表面402的位置。相机管理器502可以基于一个或更多个用户输入,控制(一个或更多个)相机410的操作。
在其它示例中,由不同于实施喷丸加工分析仪418的处理器的(一个或更多个)处理器实施照明源管理器500和/或相机管理器502中的一个或更多个。例如,可以由与图4的照明源406相关联的处理器实施照明源管理器500。作为另一个示例,可以由图4的相机410的处理器实施相机管理器502。因此,在一些此类示例中,相机410基于由相机410的处理器接收的一个或更多个用户输入经由相机管理器502激活。
在图5的示例中,图像数据504从(一个或更多个)相机410传输到喷丸加工分析仪418。图像数据504存储在数据库506中。在一些示例中,喷丸加工分析仪418包括数据库506。在其它示例中,数据库506位于喷丸加工分析仪418外部在喷丸加工分析仪418可访问的位置中,如图5所示。示例喷丸加工分析仪418可以在由(一个或更多个)相机410生成图像数据时,基本上实时(例如,在毫秒内)接收图像数据504。在其它示例中,图像数据504被存储在(一个或更多个)相机410处一段时间,并且在稍后时间传送到喷丸加工分析仪418(例如,基于(一个或更多个)用户输入)。
图5的示例喷丸加工分析仪418包括图像拼接器508。在一些示例中,为金属零件401的第一表面402的一个或更多个部分生成图像数据504。例如,图4的相机410可以捕获第一表面402的第一部分的和第一表面402的与第一部分相邻的第二部分的图像数据。可以通过调整相机410相对于第一表面402的位置和/或通过调整第一表面402相对于相机410的位置,生成用于第一部分和第二部分的图像数据。在其它示例中,通过相对于第一表面402被定位在不同位置的两个或更多个相机410生成用于第一表面402的两个或更多个部分的图像数据。
图5的示例喷丸加工分析仪418的图像拼接器508组合或合并由(一个或更多个)相机410为第一表面402的两个或更多个部分生成的图像数据504,第一表面402的两个或更多个部分相对于捕获图像的(一个或更多个)相机410的视野至少部分重叠。为了合并多个图像,图像拼接器508使用(一个或更多个)特征检测算法,以检测和匹配图像之间的特征。示例图像拼接器508确定两个相邻图像之间的重叠的量,并且混合图像以产生例如全景图。图像拼接器508可以关于例如颜色校正处理所合并的图像数据,以便于从各个图像到合并图像的平滑过渡。因此,通过将为第一表面402的不同(例如,相邻)部分生成的图像数据504拼接在一起,与肉眼或显微镜相比,图像拼接器508便于分析第一表面402的更大区域。特别地,与经由显微镜或人类眼睛可详细查看的小的检查区域相比,组合通过一个或更多个相机410的(一个或更多个)视野针对第一表面402的多个部分捕获的图像数据使得能够检查带有更大特征识别的喷丸加工表面402的更大区域。另外,图像数据504使得能够检查喷丸加工表面402的(一个或更多个)区域,该(一个或更多个)区域可能不易于经由肉眼或显微镜查看,但是可以经由(一个或更多个)相机410查看。
在一些示例中,由(一个或更多个)相机410生成的且传输到喷丸加工分析仪418的图像数据504用于第一表面402的一个部分或用于整个第一表面402。在此类示例中,图像拼接器508不组合图像数据504。图像拼接器508可以通过例如检测已经从被定位成彼此相邻的两个或更多个相机410接收图像数据和/或基于(一个或更多个)用户输入,确定是否拼接图像数据504。
图5的示例喷丸加工分析仪418包括图像分析仪510。图像分析仪510相对于图像数据504中的像素的数量分析图像数据504(例如,所合并的图像数据504、用于第一表面402的一部分的图像数据504)。在一些示例中,(一个或更多个)相机410生成金属零件401的第一表面402的(一个或更多个)灰度图像,其中像素值对应于光量或光强度。在此类示例中,图像分析仪510对图像数据504实行取阈(thresholding)/阈值处理(thresholding)过程以生成二进制图像数据。例如,如果像素值小于像素值阈值512,则图像分析仪510用黑色像素替换灰度图像中的每个像素,并且如果像素值大于像素值阈值512,则图像分析仪510用白色像素替换灰度图像中的每个像素。像素值阈值512可以基于(一个或更多个)用户输入预定义,并且存储在数据库506中。例如,对于256灰度图像,10%的像素值阈值将对应于26的灰度级别。于是,高于或低于灰度像素级别的像素值可以被替换以产生黑色和白色图像。可以基于要设定阈值的256灰度级别调整像素值阈值。
图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510分析用于第一表面402和/或其一个或更多个部分的二进制图像数据。例如,图像分析仪510在取阈之后计数图像数据504中的白色像素的数量和黑色像素的数量。在图5的示例中,白色像素可以表示在喷丸加工期间尚未由丸粒撞击的第一表面402的区域。黑色像素可以表示在喷丸加工期间已经由丸粒撞击的第一表面402的区域或包括压痕或凹痕的区域。
图5的示例喷丸加工分析仪418包括评估仪514。评估仪514计算用于表面402和/或其(一个或更多个)部分的撞击覆盖值。撞击覆盖值可以包括基于由图像分析仪510生成的二进制像素计数数据,由于喷丸加工过程而带有压痕或凹痕的第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的覆盖的百分比。评估仪514将撞击覆盖值(例如,覆盖的百分比)与预定义的喷丸加工阈值516进行比较。基于第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的撞击覆盖值与阈值516的比较,评估仪514确定喷丸加工过程对第一表面402的有效性。
例如,如果第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的覆盖的百分比小于预定义的喷丸加工阈值516,则评估仪514确定喷丸加工过程导致第一表面402的不一致或基本上不均匀的覆盖,因为第一表面402包括没有被丸粒撞击或基本上没有被丸粒撞击的区域。因此,评估仪514确定喷丸加工过程不是有效的。如果覆盖的百分比满足喷丸加工阈值516,则评估仪514确定喷丸加工过程相对于由丸粒对第一表面402(或其(一个或更多个)部分)的撞击覆盖是有效的。
(一个或更多个)喷丸加工阈值516可以基于参考数据,诸如通过对金属零件401的第一表面402的材料的样本(诸如可以使用阿尔门测量仪评估的阿尔门试片)实行喷丸加工过程获得的测试数据。(一个或更多个)喷丸加工阈值516可以基于要撞击第一表面402的丸粒的形状和/或大小和/或预定义数据(诸如预期撞击速度)。(一个或更多个)喷丸加工阈值516可以表示第一表面402的一部分的优选覆盖值(例如,百分比)和/或整个第一表面402的优选覆盖值。例如,示例喷丸加工阈值可以具有指示第一表面402的一部分的10%应当经由喷丸加工覆盖的10%的值。因此,在图5的示例中,可以基于要被喷丸加工的金属的特点和/或喷丸加工过程的(一个或更多个)特征(诸如丸粒大小),定制由评估仪514相对于喷丸加工过程的有效性实行的分析。
在一些示例中,评估仪514分析像素计数数据,并且识别对应于第一表面402的(一个或更多个)图像中的部分,与黑色像素相比,该部分与高百分比的白色像素相关联。评估仪514可以将这些部分标记为指示在喷丸加工过程期间已经被丸粒撞击遗漏的第一表面402的区域。
图5的示例喷丸加工分析仪418包括通信装置518。通信装置518生成关于喷丸加工过程对金属零件401的第一表面402的有效性的一个或更多个输出,用于经由例如图形用户界面(GUI)520呈现。(一个或更多个)输出可以包括例如指示撞击覆盖值满足喷丸加工阈值516或未能满足阈值的(一个或更多个)视觉和/或音频输出。(一个或更多个)输出可以包括(一个或更多个)通过/失败指示符、(一个或更多个)绿色/红色符号、(一个或更多个)音频警示等。
在一些示例中,通信装置518输出用于经由GUI 520显示的图像数据。图像数据可以包括由(一个或更多个)相机410生成的(一个或更多个)灰度图像、在实行取阈之后由图像分析仪510生成的(一个或更多个)黑色和白色二进制像素图像、和/或第一表面402的(一个或更多个)例示性描绘(例如,第一表面402的代表性模型)。基于由评估仪514对第一表面402的(一个或更多个)区域的识别(与图像数据中的黑色像素相比,该(一个或更多个)区域与高百分比的白色像素相关联),由通信装置518输出的(一个或更多个)图像可以包括(一个或更多个)标签、(一个或更多个)标注、突出显示等,以在视觉上识别可能需要附加喷丸加工的第一表面402的(一个或更多个)区域。因此,示例喷丸加工分析仪418可以辅助制造商识别第一表面402的(一个或更多个)区域,针对第一表面402的该(一个或更多个)区域,喷丸加工过程可能需要被重复。由喷丸加工分析仪418实行的有效性分析可以基于在针对第一表面402的(一个或更多个)区域已经重复喷丸加工过程之后生成的图像数据来实行,以跟踪带有压痕404的第一表面402的覆盖的改变。
图6A-图8B描绘了对应于已经被喷丸加工一次或更多次的金属零件401的第一表面402的一部分600的示例图像数据。图6A示出由图4的(一个或更多个)相机410生成的第一表面402的一部分600的第一灰度图像602。图6B示出由图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510基于图6A的第一灰度图像602生成的第一二进制图像604。在图6B的示例中,第一二进制图像604的白色部分对应于在喷丸加工过程期间尚未被或没有显著被丸粒撞击的第一表面402的一部分600的区域。如图6B所示,可以由通信装置518输出用于经由GUI 520显示的第一二进制图像604包括标注606,以警示用户具有低凹痕覆盖的第一表面402的区域。
基于标注606,用户可以针对第一表面402的一部分600重复喷丸加工过程。图7A示出在一部分600已经经历三个附加喷丸加工过程(即,由丸粒在一部分600上的四轮撞击)之后由图4的(一个或更多个)相机410生成的第一表面402的一部分600的第二灰度图像700。图7B示出由图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510基于图7A的第二灰度图像700生成的第二二进制图像702。如图7B所示,第二二进制图像702包括比图6A的第一二进制图像604更少的白色像素区域,指示由于丸粒在一部分600上的撞击而造成带有压痕或凹痕的第一表面402的一部分600的增加的覆盖。
用户可以针对第一表面402的一部分600重复喷丸加工过程附加次数。图8A示出在一部分600已经暴露于丸粒如图7A和图7B中的通过的八倍(即,由丸粒在一部分600上的三十二轮撞击)之后由图4的(一个或更多个)相机410生成的第一表面402的一部分600的第三灰度图像800。图8B示出由图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510基于图8A的第二灰度图像800生成的第三二进制图像802。如图8B所示,第二二进制图像802包括比图6B的第一二进制图像604和图7B的第二二进制图像702显著更少的白色像素部分,指示由于丸粒在一部分600上的撞击而造成的带有压痕或凹痕的第一表面402的一部分600的基本上完整的覆盖。
虽然图5中示出实施图4的喷丸加工分析仪418的示例方式,但是图5中示出的元件、过程和/或设备中的一个或更多个可以组合、分开、重新布置、省略、消除和/或以任何其它方式实施。另外,图5的示例照明源管理器500、示例相机管理器502、示例图像拼接器508、示例图像分析仪510、示例评估仪514、示例通信装置518和/或更一般地示例喷丸加工分析仪418可以通过硬件、软件、固件和/或硬件、软件和/或固件的任何组合实施。因此,例如,示例照明源管理器500、示例相机管理器502、示例图像拼接器508、示例图像分析仪510、示例评估仪514、示例通信装置518和/或更一般地示例喷丸加工分析仪418中的任一个可以通过一个或更多个模拟或数字电路、逻辑电路、(一个或更多个)可编程处理器、(一个或更多个)可编程控制器、(一个或更多个)图形处理单元(一个或更多个GPU)、(一个或更多个)数字信号处理器(一个或更多个DSP)、(一个或更多个)专用集成电路(一个或更多个ASIC)、(一个或更多个)可编程逻辑设备(一个或更多个PLD)和/或(一个或更多个)现场可编程逻辑设备(一个或更多个FPLD)来实施。当读取本专利的装置或系统权利要求中的任一个以覆盖纯粹软件和/或固件实施方式时,由此,示例照明源管理器500、示例相机管理器502、示例图像拼接器508、示例图像分析仪510、示例评估仪514、示例通信装置518中的至少一个被明确定义为包括非暂态计算机可读存储设备或存储盘(诸如存储器、数字通用光盘(DVD)、光盘(CD)、蓝光光盘等),非暂态计算机可读存储设备或存储盘包括软件和/或固件。另外,除了图5中所示的那些之外或代替图5中所示的那些,图5的示例喷丸加工分析仪418可以包括一个或更多个元件、过程和/或设备,并且/或者可以包括所示元件、过程和设备中的任一个或所有中的多于一个。如本文使用的,包括其变型的短语“通信”涵盖直接通信和/或通过一个或更多个中间部件的间接通信,并且不需要直接物理(例如,有线)通信和/或恒定通信,而是附加地包括以周期性间隔、调度间隔、非周期性间隔和/或一次性事件的选择性通信。
图9是用于生成已经经历喷丸加工的表面的图像数据的示例方法900的流程图。可以由执行图4和/或图5的示例喷丸加工分析仪418的处理器实施示例方法900的一个或更多个框。
示例方法900开始于使一个或更多个照明源相对于喷丸加工表面或喷丸加工表面的一个或更多个部分定位(框902)。例如,可以基于金属零件401的第一表面402的金属材料的反射特性调整图4的示例系统400的照明源406的角度,以便于由照明源406发射的光的漫射。在一些示例中,照明源406包括光漫射器412(例如,全息漫射器)以另外便于光的漫射,并且减少眩光。作为另一示例,照明源406耦接到的第一支撑件407的高度可以被调整,以定位照明源406。在图9的示例中,可以经由手动或自动调整实行(一个或更多个)照明源的定位。
示例方法900包括使一个或更多个相机相对于喷丸加工表面或其一个或更多个部分定位(框904)。例如,可以基于以下调整图4的相机410的角度:相机镜头的视野、经由(一个或更多个)图像捕获的第一表面402的(一个或更多个)部分、第一表面402的材料的反射特性、(一个或更多个)照明源406的位置等。在一些示例中,相机410包括偏振滤光器414,以减少来自由(一个或更多个)照明源406发射的光的眩光。作为另一示例,相机410耦接到的第二支撑件409的高度可以被调整以定位相机410。在图9的示例中,可以经由手动或自动调整实行(一个或更多个)相机的定位。
示例方法900包括激活(一个或更多个)照明源,以将光发射到喷丸加工表面或其一个或更多个部分上(框906)。例如,响应于用户输入(例如,经由GUI 520),图5的示例喷丸加工分析仪418的照明源管理器500生成被传输到(一个或更多个)照明源406以控制(一个或更多个)照明源406的操作的指令。如上面提及的,可以通过实施喷丸加工分析仪418的(一个或更多个)处理器或(一个或更多个)其它处理器(例如,用于(一个或更多个)照明源406的(一个或更多个)专用处理器)实施照明源管理器500。
示例方法900包括激活(一个或更多个)相机,以为喷丸加工表面的一个或更多个部分生成图像数据(框908)。例如,响应于用户输入,图5的示例喷丸加工分析仪418的相机管理器502生成被传输到(一个或更多个)相机410以控制(一个或更多个)相机410的操作的指令。如上面提及的,可以通过实施喷丸加工分析仪418的(一个或更多个)处理器或(一个或更多个)其它处理器(例如,用于(一个或更多个)相机410的(一个或更多个)专用处理器)实施相机管理器502。
在示例方法900中,如果要为喷丸加工表面的一个或更多个其它部分获得图像数据(框910),则示例方法900返回到使(一个或更多个)照明源和/或(一个或更多个)相机相对于喷丸加工表面的(一个或更多个)部分定位,将基于(一个或更多个)照明源和/或(一个或更多个)相机相对于喷丸加工表面的当前位置,根据需要为喷丸加工表面的(一个或更多个)部分获得图像数据(框902-框908)。当将不获得另外的图像数据时,示例方法结束(框912)。
图10中示出代表用于实施图4和/或图5的示例喷丸加工分析仪418的示例硬件逻辑、机器可读指令、硬件实施的状态机和/或其任何组合的流程图。机器可读指令可以为用于由计算机处理器(诸如在下面结合图11讨论的示例处理器平台1100中所示的处理器1112)执行的可执行程序或可执行程序的一部分。程序可以体现在存储在非暂态计算机可读存储介质(诸如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、DVD、蓝光光盘或与处理器1112相关联的存储器)上的软件中,但是整个程序和/或其部分可以可替代地由除了处理器1112之外的设备执行,并且/或者体现在固件或专用硬件中。另外,虽然参考图10中所示的流程图描述示例程序,但是可以可替代地使用实施示例喷丸加工分析仪418的许多其它方法。例如,可以改变框的执行次序,并且/或者所描述的框中的一些可以被改变、消除或组合。附加地或可替代地,框中的任一个或所有可以由被结构化为在不执行软件或固件的情况下实行对应的操作的一个或更多个硬件电路(例如,离散和/或集成模拟和/或数字电路、FPGA、ASIC、比较器、运算放大器(op-amp)、逻辑电路等)实施。
如上面提及的,图10的示例过程可以使用存储在非暂态计算机和/或机器可读介质(诸如硬盘驱动器、闪速存储器、只读存储器、光盘、数字通用光盘、高速缓存、随机存取存储器和/或信息被存储任何持续时间(例如,延长时间段、永久地、短时、临时缓冲、和/或信息的高速缓存)的任何其它存储设备或存储盘)上的可执行指令(例如,计算机和/或机器可读指令)实施。如本文所使用的,术语非暂态计算机可读介质被明确定义为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘,并且排除传播的信号,并且排除传输介质。
图10是评估喷丸加工过程的有效性的示例方法1000的流程图。图10的示例方法1000可以由图4和/或图5的示例喷丸加工分析仪418实施。
图10的示例方法1000开始于访问已经被喷丸加工的表面的一个或更多个部分的图像数据(框1002)。例如,喷丸加工分析仪418从图4的示例系统400的(一个或更多个)相机410接收图像数据504,图像数据504对应于由(一个或更多个)相机410为金属零件401的喷丸加工第一表面402的一个或更多个部分捕获的(一个或更多个)图像。
示例方法1000确定喷丸加工表面的两个或更多个部分的图像数据是否应该被合并(框1004)。在一些示例中,(一个或更多个)相机410捕获第一表面402的相邻部分的图像。在此类示例中,作出决定以合并图像数据以分析比基于相机的视野的大小在一个图像中可以捕获的喷丸加工表面的更大区域(框1006)。例如,图5的示例喷丸加工分析仪的图像拼接器508合并由(一个或更多个)相机410为第一表面402的两个或更多个部分生成的图像数据。
示例方法1000包括对图像数据实行取阈过程,以将测量光强度的灰度图像转换成包括黑色和白色像素的二进制图像数据(框1008)。例如,如果像素值小于存储在数据库506中的像素值阈值512,则图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510用黑色像素替换灰度图像数据504中的每个像素,并且如果像素值大于像素值阈值512,则图5的示例喷丸加工分析仪418的图像分析仪510用白色像素替换灰度图像数据504中的每个像素。
示例方法1000包括分析图像像素数据,以确定喷丸加工表面的(一个或更多个)撞击覆盖值、或指示已经被丸粒撞击的表面的量的(一个或更多个)值(框1010)。例如,图像分析仪510在取阈之后计数图像数据504中的白色像素的数量和黑色像素的数量,其中黑色像素表示由于喷丸加工形成在第一表面402中的压痕或凹痕,并且白色像素表示在喷丸加工期间没有被撞击的第一表面402的(一个或更多个)区域。示例喷丸加工分析仪418的评估仪514基于像素计数计算带有压痕的第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的覆盖百分比。
示例方法1000包括基于(一个或更多个)撞击覆盖值确定喷丸加工过程的有效性(框1012)。例如,图5的评估仪514将针对第一表面402的(一个或更多个)部分计算的(一个或更多个)覆盖百分比值与预定义喷丸加工阈值516进行比较,以确定喷丸加工过程对第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的有效性。例如,如果第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的覆盖百分比小于预定义喷丸加工阈值516,则评估仪514确定喷丸加工过程不是有效的,因为第一表面402(或其一部分)包括没有被撞击或基本上没有被撞击的区域。如果第一表面402(和/或其(一个或更多个)部分)的覆盖百分比满足阈值516,则评估仪514确定喷丸加工过程相对于第一表面402的一致或均匀撞击和凹痕的形成是有效的。喷丸加工阈值516可以基于例如用于撞击第一表面402的丸粒(例如,图1A、图2A、图3A的丸粒104、丸粒204、丸粒304)的类型、第一表面402的材料的类型等。
示例方法1000包括输出代表喷丸加工过程的有效性的一个或更多个指示符(框1014)。例如,示例喷丸加工分析仪418的通信装置518可以传输一个或更多个警示、符号等,用于经由GUI 520显示,一个或更多个警示、符号等指示喷丸加工过程在均匀撞击第一表面402中是否是有效的。在一些示例中,(一个或更多个)输出包括第一表面402的(一个或更多个)图像(例如,由(一个或更多个)相机410捕获的图像和/或基于图像数据的代表性描绘),以在视觉上呈现第一表面402的覆盖、和/或标记可能需要重复喷丸加工过程的(一个或更多个)区域(例如,如在图6B的示例中的)。
示例方法1000继续以分析喷丸加工表面的(一个或更多个)附加部分的图像,以评估喷丸加工过程的有效性(框1016)。当不存在另外的图像数据要分析时,示例方法1000结束(框1018)。
图11是能够执行指令以实施图10的方法和/或实施图4和/或图5的喷丸加工分析仪418的示例处理器平台1100的框图。处理器平台1100可以为例如服务器、个人计算机、工作站、自学习机(例如,神经网络)、移动设备(例如,手机、智能电话、平板计算机诸如iPadTM)、个人数字助理(PDA)、网际网路器具(Internet appliance)或任何其它类型的计算设备。
所示示例的处理器平台1100包括处理器1112。所示示例的处理器1112是硬件。例如,可以由来自任何期望系列或制造商的一个或更多个集成电路、逻辑电路、微处理器、GPU、DSP或控制器实施处理器1112。硬件处理器可以为基于半导体的(例如,基于硅的)设备。在该示例中,处理器实施示例照明源管理器500、示例相机管理器502、示例图像拼接器508、示例图像分析仪510、示例评估仪514和示例通信装置518。
所示示例的处理器1112包括本地存储器1113(例如,高速缓存)。所示示例的处理器1112经由总线1118与包括易失性存储器1114和非易失性存储器1116的主存储器通信。易失性存储器1114可以由同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、
Figure BDA0002168917190000181
动态随机存取存储器
Figure BDA0002168917190000182
和/或任何其它类型的随机存取存储器设备实施。非易失性存储器1116可以由闪速存储器和/或任何其它期望类型的存储器设备实施。由存储器控制器控制对主存储器1114、主存储器1116的访问。
所示示例的处理器平台1100也包括接口电路1120。接口电路1120可以由任何类型的接口标准(诸如以太网接口、通用串行总线(USB)、蓝牙
Figure BDA0002168917190000183
Figure BDA0002168917190000184
接口、近场通信(NFC)接口和/或PCI express接口)实施。
在所示的示例中,一个或更多个输入设备1122连接到接口电路1120。(一个或更多个)输入设备1122准许用户将数据和/或命令键入处理器1112中。(一个或更多个)输入设备可以由例如音频传感器、麦克风、相机(静止或视频)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、跟踪板、轨迹球、等点鼠标(isopoint)和/或语音辨识系统实施。
一个或更多个输出设备1124也连接到所示示例的接口电路1120。输出设备1124可以例如由显示设备(例如,发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器(LCD)、阴极射线管显示器(CRT)、共面切换(IPS)显示器、触摸屏等)、触觉输出设备、打印机和/或扬声器实施。因此,所示示例的接口电路1120通常包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片和/或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路1120也包括通信设备(诸如发射器、接收器、收发器、调制解调器、住宅网关、无线接入点和/或网络接口),以便于经由网络1126与外部机器(例如,任何种类的计算设备)交换数据。通信可以为经由例如以太网连接、数字订户线(DSL)连接、电话线连接、同轴电缆系统、卫星系统、视线无线系统、蜂窝电话系统等。
所示示例的处理器平台1100也包括用于存储软件和/或数据的一个或更多个海量存储设备1128。此类海量存储设备1128的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器盘片、光盘驱动器、蓝光光盘驱动器、独立盘冗余阵列(RAID)系统和数字通用光盘(DVD)驱动器。
图11的编码指令1132可以存储在海量存储设备1128中、在易失性存储器1114中、在非易失性存储器1116中、和/或在可移除非暂态计算机可读存储介质(诸如CD或DVD)上。
从前述,将了解,本文已经公开示例装置、方法和系统以客观地评估喷丸加工过程对已经被喷丸加工的表面的有效性。本文公开的示例使用图像数据以确定带有压痕的表面的覆盖,压痕指示在喷丸加工过程期间由丸粒在表面上的撞击。基于表面覆盖,本文公开的示例评估喷丸加工过程相对于覆盖的一致性或均匀性的有效性。与由用户用他的或她的肉眼手动检查喷丸加工表面来实行喷丸加工过程的评定的已知示例不同,所公开的示例使用规则以基于例如图像数据中像素值和预定义阈值自动确定喷丸加工过程的有效性。另外,与涉及用显微镜或测量仪和/或依赖于人类视力能力检查喷丸加工材料的小样本的已知示例相比,所公开的示例便于经由一个或更多个数字图像评估喷丸加工表面的较大部分。
“包括(Including)”和“包含(comprising)”(以及其所有形式和时态)在本文中用于为开放式术语。因此,每当权利要求采用“包括(include)”或“包含(comprise)”的任何形式(例如,包含(comprises)、包括(includes)、包含(comprising)、包括(including)、具有等)作为前序或在任何种类的权利要求限定内采用“包括(include)”或“包含(comprise)”的任何形式(例如,包含(comprises)、包括(includes)、包含(comprising)、包括(including)、具有等)时,应当理解,附加元件、项目等可以存在,而不落在对应的权利要求或限定的范围之外。如本文使用的,当短语“至少”被用作例如权利要求的前序中的过渡术语时,短语“至少”以与术语“包含(comprising)”和“包括(Including)”为开放式的相同的方式是开放式的。当例如以诸如A、B和/或C的形式使用时的术语“和/或”是指A、B、C的任何组合或子集,诸如(1)单独的A、(2)单独的B、(3)单独的C、(4)A与B、(5)A与C、(6)B与C和(7)A与B且与C。
本文公开的用于评估已经经历喷丸加工过程的表面的示例装置包括相机,相机用于生成表面的第一部分的第一图像数据;以及处理器。处理器用于基于第一图像数据,确定第一部分的撞击覆盖值;以及基于撞击覆盖值,确定喷丸加工过程对表面的有效性。
在一些示例中,处理器用于通过将撞击覆盖值与阈值进行比较,确定有效性。
在一些示例中,相机用于为表面的第二部分生成第二图像数据,并且处理器用于使第一图像数据和第二图像数据合并,以生成合并的图像数据;基于合并的图像数据,确定撞击覆盖值;以及基于合并的图像数据的撞击覆盖值,确定有效性。
在一些示例中,图像数据包括灰度图像数据,并且处理器用于将灰度图像数据转换成二进制图像数据。在一些此类示例中,处理器用于基于二进制图像数据,确定撞击覆盖值。
在一些示例中,相机包括偏振滤光器。
在一些示例中,装置还包括照明源,照明源用于将光发射到表面上;以及漫射器,漫射器用于漫射光。在一些此类示例中,照明源被设置成相对于表面成角度。
本文所公开的另一个示例装置包括图像分析仪,图像分析仪用于基于从相机接收的图像数据生成像素数据。图像数据代表已经经历喷丸加工过程的表面的至少一部分。示例装置包括评估仪,评估仪用于实行像素数据与阈值的比较。示例装置包括通信装置,通信装置用于基于比较,输出喷丸加工过程相对于表面的至少一部分的有效性的指示符。
在一些示例中,像素数据包括用于多个第一像素的第一像素计数数据和用于多个第二像素的第二像素计数数据。在一些此类示例中,评估仪用于基于第一像素计数数据和第二像素计数数据确定至少一部分的撞击覆盖值;以及实行撞击覆盖值与阈值的比较。
在一些示例中,阈值基于以下中的一个或更多个:表面的材料、在喷丸加工过程期间用于撞击表面的丸粒的形状或丸粒的大小。
在一些示例中,图像数据用于表面的第一部分和表面的第二部分,并且装置还包括图像拼接器,图像拼接器用于通过使用于第一部分的第一图像数据和用于第二部分的第二图像数据合并,生成图像数据。
在一些示例中,指示符包括表面的至少一部分的图像。
在一些示例中,装置还包括相机管理器,相机管理器用于控制相机的操作以生成图像数据。
本文公开的示例方法包括通过用处理器执行指令,分析已经经历喷丸加工过程的表面的一个或更多个部分的图像数据;通过用处理器执行指令,基于图像数据确定表面的一个或更多个部分的撞击覆盖值;以及通过用处理器执行指令,基于撞击覆盖值确定在喷丸加工过程期间表面的一个或更多个部分的覆盖的均匀性。
在一些示例中,方法还包括将图像数据从灰度图像数据转换成二进制图像数据。
在一些示例中,方法还包括将用于表面的部分中的第一部分的第一图像数据与用于表面的部分中的第二部分的第二图像数据组合。
在一些示例中,方法还包括基于图像数据的像素数据,识别表面的一个或更多个部分的低覆盖区域。
在一些示例中,方法还包括基于图像数据生成像素计数数据。在此类示例中,撞击覆盖值的确定基于像素计数数据。
另外,本公开包含根据以下条款的实施例:
条款1.一种用于评估已经经历喷丸加工过程的表面102、202、302、402的装置,装置包含:
相机410,相机410用于生成表面的第一部分600的第一图像数据504、602、604、700、702、800、802;以及
处理器418、1112,处理器418、1112用于:
基于第一图像数据,确定第一部分的撞击覆盖值;以及
基于撞击覆盖值,确定喷丸加工过程对表面的有效性。
条款2.根据条款1所述的装置,其中处理器用于通过将撞击覆盖值与阈值进行比较,确定有效性。
条款3.根据条款1所述的装置,其中相机用于为表面的第二部分600生成第二图像数据504,并且处理器用于:
使第一图像数据和第二图像数据504、602、604、700、702、800、802合并,以生成合并的图像数据504、602、604、700、702、800、802;
基于合并的图像数据,确定撞击覆盖值;以及
基于合并的图像数据的撞击覆盖值,确定有效性。
条款4.根据条款1所述的装置,其中图像数据包括灰度图像数据504、602、700、800,处理器用于将灰度图像数据转换成二进制图像数据504、604、702、802。
条款5.根据条款4所述的装置,其中处理器用于基于二进制图像数据,确定撞击覆盖值。
条款6.根据条款1所述的装置,其中相机包括偏振滤光器414。
条款7.根据条款1所述的装置,还包括:
照明源406,照明源406用于将光发射到表面上;以及
漫射器412,漫射器412用于漫射光。
条款8.根据条款7所述的装置,其中照明源被设置成相对于表面成角度。
条款9.一种装置,包含:
图像分析仪510,图像分析仪510用于基于从相机接收的图像数据生成像素数据504、602、604、700、702、800、802,图像数据代表已经经历喷丸加工过程的表面的至少一部分;
评估仪514,评估仪514用于实行像素数据与阈值的比较;以及
通信装置518,通信装置518用于基于比较,输出喷丸加工过程相对于表面的至少一部分的有效性的指示符。
条款10.根据条款9所述的装置,其中像素数据包括用于多个第一像素的第一像素计数数据和用于多个第二像素的第二像素计数数据。
条款11.根据条款10所述的装置,其中评估仪用于:
基于第一像素计数数据和第二像素计数数据确定至少一部分的撞击覆盖值;以及
实行撞击覆盖值与阈值的比较。
条款12.根据条款9所述的装置,其中阈值基于以下中的一个或更多个:表面的材料、在喷丸加工过程期间用于撞击表面的丸粒104、204、304的形状或丸粒的大小。
条款13.根据条款9所述的装置,其中图像数据用于表面的第一部分和表面的第二部分,并且装置还包括图像拼接器508,图像拼接器508用于通过使用于第一部分的第一图像数据和用于第二部分的第二图像数据合并,生成图像数据。
条款14.根据条款9所述的装置,其中指示符包括表面的至少一部分的图像。
条款15.根据条款9所述的装置,还包括相机管理器502,相机管理器502用于控制相机的操作以生成图像数据。
条款16.一种方法,包含:
通过用处理器执行指令,分析已经经历喷丸加工过程的表面的一个或更多个部分的图像数据;
通过用处理器执行指令,基于图像数据确定表面的一个或更多个部分的撞击覆盖值;以及
通过用处理器执行指令,基于撞击覆盖值确定在喷丸加工过程期间表面的一个或更多个部分的覆盖的均匀性。
条款17.根据条款16所述的方法,还包括将图像数据从灰度图像数据转换成二进制图像数据。
条款18.根据条款16所述的方法,还包括将用于表面的部分中的第一部分的第一图像数据与用于表面的部分中的第二部分的第二图像数据组合。
条款19.根据条款16所述的方法,还包括基于图像数据的像素数据,识别表面的一个或更多个部分的低覆盖区域。
条款20.根据条款16所述的方法,还包括基于图像数据生成像素计数数据,撞击覆盖值的确定基于像素计数数据。
虽然本文已经公开某些示例方法、装置和制品,但是本专利的覆盖范围不限于此。正相反,本专利覆盖完全落入本专利的权利要求的范围内的所有方法、装置和制品。

Claims (10)

1.一种用于评估已经经历喷丸加工过程的表面(102、202、302、402)的装置,所述装置包含:
相机(410),所述相机(410)用于生成所述表面的第一部分(600)的第一图像数据(504、602、604、700、702、800、802);以及
处理器(418、1112),所述处理器(418、1112)用于:
基于所述第一图像数据,确定所述第一部分的撞击覆盖值;以及
基于所述撞击覆盖值,确定所述喷丸加工过程对所述表面的有效性。
2.根据权利要求1所述的装置,其中所述处理器用于通过将所述撞击覆盖值与阈值进行比较,确定所述有效性。
3.根据权利要求1所述的装置,其中所述相机用于为所述表面的第二部分(600)生成第二图像数据(504),并且所述处理器用于:
使所述第一图像数据和所述第二图像数据(504、602、604、700、702、800、802)合并,以生成合并的图像数据(504、602、604、700、702、800、802);
基于所述合并的图像数据,确定所述撞击覆盖值;以及
基于所述合并的图像数据的所述撞击覆盖值,确定所述有效性。
4.根据权利要求1所述的装置,其中所述图像数据包括灰度图像数据(504、602、700、800),所述处理器用于将所述灰度图像数据转换成二进制图像数据(504、604、702、802)。
5.根据权利要求4所述的装置,其中所述处理器用于基于所述二进制图像数据,确定所述撞击覆盖值。
6.根据权利要求1所述的装置,其中所述相机包括偏振滤光器(414)。
7.根据权利要求1所述的装置,还包括:
照明源(406),所述照明源(406)用于将光发射到所述表面上;以及
漫射器(412),所述漫射器(412)用于漫射所述光。
8.根据权利要求7所述的装置,其中所述照明源被设置成相对于所述表面成角度。
9.一种装置,包含:
图像分析仪(510),所述图像分析仪(510)用于基于从相机接收的图像数据生成像素数据(504、602、604、700、702、800、802),所述图像数据代表已经经历喷丸加工过程的表面的至少一部分;
评估仪(514),所述评估仪(514)用于实行所述像素数据与阈值的比较;以及
通信装置(518),所述通信装置(518)用于基于所述比较,输出所述喷丸加工过程相对于所述表面的所述至少一部分的有效性的指示符。
10.根据权利要求9所述的装置,其中所述像素数据包括用于多个第一像素的第一像素计数数据和用于多个第二像素的第二像素计数数据。
CN201910756572.5A 2018-08-17 2019-08-16 用于喷丸加工评估的装置和方法 Pending CN110889821A (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/104,394 2018-08-17
US16/104,394 US10755403B2 (en) 2018-08-17 2018-08-17 Apparatus and methods for shot peening evaluation

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110889821A true CN110889821A (zh) 2020-03-17

Family

ID=67226086

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910756572.5A Pending CN110889821A (zh) 2018-08-17 2019-08-16 用于喷丸加工评估的装置和方法

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10755403B2 (zh)
EP (1) EP3610986B1 (zh)
CN (1) CN110889821A (zh)
CA (1) CA3049408C (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111843861A (zh) * 2020-06-23 2020-10-30 江苏大学 一种流体喷射的可视化立体动态3d检测装置
GB2593399A (en) * 2020-06-23 2021-09-22 Univ Jiangsu Visual stereo dynamic 3D detection device for fluid spraying
CN113962993A (zh) * 2021-12-21 2022-01-21 武汉霖杉工贸有限公司 基于计算机视觉的纸杯原材料质量检测方法
CN117067112A (zh) * 2023-10-17 2023-11-17 杭州泓芯微半导体有限公司 一种水切割机及其控制方法
US11941796B2 (en) 2018-02-16 2024-03-26 Sintokogio, Ltd. Evaluation system, evaluation device, evaluation method, evaluation program, and recording medium

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11331771B2 (en) * 2017-09-27 2022-05-17 Sintokogio, Ltd. Apparatus and method for treating surface
CN109142358B (zh) * 2018-08-22 2020-09-29 王天骄 基于神经网络的金属材料力学性能测试方法
CN114399486A (zh) * 2022-01-11 2022-04-26 上海飞机制造有限公司 一种用于获取喷丸工艺中的弹丸散落分布函数的方法
JP7528965B2 (ja) 2022-02-10 2024-08-06 Jfeスチール株式会社 表面欠陥検出装置の配置調整方法、表面欠陥検出方法、製品の製造方法、及び、製品の品質管理方法
WO2023210503A1 (ja) * 2022-04-25 2023-11-02 国立大学法人九州大学 ブラスト状態評価装置、ブラスト状態評価システム、ブラスト状態評価方法、及び、ブラスト状態評価プログラム

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5293320A (en) * 1992-03-13 1994-03-08 General Electric Company Measurment of shot peening coverage by impact dent characterization
US5581483A (en) * 1994-09-19 1996-12-03 General Electric Company Measurement of shot peening coverage by correlation analysis of surface line data
JPH09292349A (ja) * 1996-04-25 1997-11-11 Bridgestone Sports Co Ltd ゴルフボールの外観検査方法及びその装置
JP2011152603A (ja) * 2010-01-27 2011-08-11 Toyo Seiko Kk カバレージ測定装置
JP2015160282A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 中央発條株式会社 カバレージ測定方法及びカバレージ測定装置
JP2015160281A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 中央発條株式会社 ばねのカバレージ測定方法及びカバレージ測定装置
US20160253793A1 (en) * 2015-02-27 2016-09-01 Cognex Corporation Detecting Object Presence on a Target Surface
US20180130197A1 (en) * 2016-07-18 2018-05-10 Instrumental, Inc. Modular optical inspection station

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS581686A (ja) 1981-06-19 1983-01-07 株式会社日立製作所 バケットのゲ−ト開閉装置
US20070065061A1 (en) * 2005-09-21 2007-03-22 Takanori Terada Crankshaft supporting structure
DE102012202271A1 (de) * 2011-07-11 2013-01-17 Robert Bosch Gmbh Vorrichtung und Verfahren zur Reifenprüfung
JP6568672B2 (ja) 2015-11-13 2019-08-28 コグネックス・コーポレイション ビジョンシステムで鏡面上の欠陥を検出するためのシステム及び方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5293320A (en) * 1992-03-13 1994-03-08 General Electric Company Measurment of shot peening coverage by impact dent characterization
US5581483A (en) * 1994-09-19 1996-12-03 General Electric Company Measurement of shot peening coverage by correlation analysis of surface line data
JPH09292349A (ja) * 1996-04-25 1997-11-11 Bridgestone Sports Co Ltd ゴルフボールの外観検査方法及びその装置
JP2011152603A (ja) * 2010-01-27 2011-08-11 Toyo Seiko Kk カバレージ測定装置
JP2015160282A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 中央発條株式会社 カバレージ測定方法及びカバレージ測定装置
JP2015160281A (ja) * 2014-02-27 2015-09-07 中央発條株式会社 ばねのカバレージ測定方法及びカバレージ測定装置
US20160253793A1 (en) * 2015-02-27 2016-09-01 Cognex Corporation Detecting Object Presence on a Target Surface
US20180130197A1 (en) * 2016-07-18 2018-05-10 Instrumental, Inc. Modular optical inspection station

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11941796B2 (en) 2018-02-16 2024-03-26 Sintokogio, Ltd. Evaluation system, evaluation device, evaluation method, evaluation program, and recording medium
CN111843861A (zh) * 2020-06-23 2020-10-30 江苏大学 一种流体喷射的可视化立体动态3d检测装置
GB2593399A (en) * 2020-06-23 2021-09-22 Univ Jiangsu Visual stereo dynamic 3D detection device for fluid spraying
WO2021258503A1 (zh) * 2020-06-23 2021-12-30 江苏大学 一种流体喷射的可视化立体动态3d检测装置
CN111843861B (zh) * 2020-06-23 2022-05-20 江苏大学 一种流体喷射的可视化立体动态3d检测装置
GB2593399B (en) * 2020-06-23 2022-06-29 Univ Jiangsu Visual stereo dynamic 3D detection device for fluid spraying
CN113962993A (zh) * 2021-12-21 2022-01-21 武汉霖杉工贸有限公司 基于计算机视觉的纸杯原材料质量检测方法
CN113962993B (zh) * 2021-12-21 2022-03-15 武汉霖杉工贸有限公司 基于计算机视觉的纸杯原材料质量检测方法
CN117067112A (zh) * 2023-10-17 2023-11-17 杭州泓芯微半导体有限公司 一种水切割机及其控制方法
CN117067112B (zh) * 2023-10-17 2024-01-16 杭州泓芯微半导体有限公司 一种水切割机及其控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CA3049408C (en) 2024-02-27
US20200058119A1 (en) 2020-02-20
EP3610986A1 (en) 2020-02-19
CA3049408A1 (en) 2020-02-17
US10755403B2 (en) 2020-08-25
EP3610986B1 (en) 2023-01-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3610986B1 (en) Apparatus and method for shot peening evaluation
CN108332689A (zh) 一种检测表面粗糙度和表面损伤的光学测量系统及方法
EP3889589A1 (en) Surface defect detecting method, surface defect detecting device, method for manufacturing steel material, steel material quality control method, steel material manufacturing equipment, method for creating surface defect determination model, and surface defect determination model
JPWO2016208606A1 (ja) 表面欠陥検出装置、表面欠陥検出方法、及び鋼材の製造方法
JP6646339B2 (ja) 表面欠陥検出方法、表面欠陥検出装置、及び鋼材の製造方法
JP6730570B2 (ja) ショットピーニングを制御するための方法および装置
US8620033B2 (en) Surface measurement system and method
US10274314B2 (en) Shape inspection method, shape inspection apparatus, and program
US8842270B2 (en) Method and inspection device for bright spot defect detection of a polarizer
CN113780830A (zh) 一种基于投影的钢丝零件质检系统、方法及设备
JP6624161B2 (ja) 塗装金属板の塗膜膨れ幅測定装置および塗装金属板の塗膜膨れ幅の測定方法
He et al. An effective MID-based visual defect detection method for specular car body surface
JP2019066222A (ja) 外観検査装置および外観検査方法
JP2003172713A (ja) 光学歪の評価方法および評価装置
WO2022202198A1 (ja) 金属表面の粗面処理の評価方法および評価装置
JP3871963B2 (ja) 表面検査装置及び表面検査方法
KR101492254B1 (ko) 정도관리를 위한 초음파 진단 장치 및 초음파 진단 방법
JP2012026820A (ja) ブラスト後の除錆度検査システム
Qi et al. Quantitative detection of minor defects in metal materials based on variation coefficient of CT image
JP5659603B2 (ja) 光源装置及び評価方法
JP5479309B2 (ja) マハラノビス基準空間の生成方法、検査方法及び検査装置
Wang et al. P‐26: A Mura Metric Based on Human Vision Models
JP5392903B2 (ja) 表面疵検査装置
JPH07332950A (ja) ハイライト線の定量化方法
US20190227002A1 (en) Apparatus and methods for inspecting damage intensity

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination