基于機(jī)器視覺的陶瓷球表面缺陷自動檢測技術(shù)研究.pdf

1、氮化硅陶瓷軸承球具有優(yōu)良的綜合機(jī)械性能，在航空、航天等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。然而由于陶瓷材料的脆性，在陶瓷球制造和加工的各個階段都有可能產(chǎn)生表面缺陷，處于表面和次表面的缺陷能顯著降低陶瓷球的疲勞壽命。為提高成品陶瓷球的表面質(zhì)量，本文分析了陶瓷球表面缺陷的形成與擴(kuò)展機(jī)理，建立了陶瓷球表面缺陷檢測的圖像處理與識別算法，研制了基于機(jī)器視覺的陶瓷球檢測系統(tǒng)。
　　本文首先采用滾磨加工方法進(jìn)行加工實(shí)驗(yàn)，獲取了陶瓷球表面缺陷統(tǒng)計數(shù)據(jù)。陶瓷球共

2、存在5種表面缺陷：凹坑、裂紋、雪花、劃傷、擦傷。用陶瓷材料壓痕斷裂力學(xué)的原理和斷口顯微分析的方法分析陶瓷球表面缺陷形成的機(jī)理。分析結(jié)果表明異常的磨粒在加工中產(chǎn)生凹坑；由于球坯球度差，研磨盤在陶瓷球表面產(chǎn)生Hertz裂紋；精研過程中不正確的加工壓力和沒有破碎的硬磨粒產(chǎn)生擦傷和劃傷缺陷。提高球坯圓度，降低粗研加工的載荷和速度可以減少裂紋缺陷。陶瓷球按表面缺陷的類型和尺寸分為高質(zhì)量球、一般工況條件下使用球和不允許使用球三級。
　　通過實(shí)

3、驗(yàn)，分析了材料的顯微結(jié)構(gòu)與表面缺陷的對應(yīng)關(guān)系，結(jié)果表明：球坯材料的氣孔率、夾雜物尺寸、晶粒尺寸是影響加工質(zhì)量的重要因素，改善球坯的顯微結(jié)構(gòu)是從根本上提高陶瓷球表面質(zhì)量的方法。
　　參考陶瓷球表面缺陷形貌特征和目前人工視覺檢測方法，本文提出了基于機(jī)器視覺的陶瓷球表面質(zhì)量檢測系統(tǒng)。首先建立以中值濾波、高帽變換、對數(shù)變換和圖像拉伸為基礎(chǔ)的預(yù)處理算法，減輕了圖像灰度的不均勻性，降低了圖像分割的困難。提出了基于直方圖凹性分析和類間最小交叉熵

4、的區(qū)域生長圖像分割算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法充分利用了缺陷灰度分布連續(xù)的特點(diǎn)，能夠克服傳統(tǒng)方法中抗干擾能力差等缺點(diǎn)，是一種有效地分割陶瓷球表面缺陷的新方法。
　　對分割后的表面缺陷目標(biāo)，進(jìn)行形狀特征提取。對比實(shí)驗(yàn)表明，前7個規(guī)范化的缺陷邊界傅里葉描述子、區(qū)域缺陷面積、缺陷長短徑比及缺陷數(shù)等10個特征能夠較好地區(qū)分凹坑、裂紋、雪花、劃傷缺陷。根據(jù)磨損缺陷面積大，分割后目標(biāo)不連續(xù)的特點(diǎn)，直接求原始表面圖像的紋理特征。通過實(shí)驗(yàn)比較直方圖紋

5、理特征、頻譜特征、不變矩特征，結(jié)果表明5個直方圖紋理特征的效果最好。針對兩類特征分別建立、訓(xùn)練相應(yīng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，測試結(jié)果表明直方圖特征分類器的分類正確率為97.5％，形狀特征分類器的分類正確率為90.3%。
　　集成了陶瓷球表面缺陷檢測的軟硬件系統(tǒng)，系統(tǒng)分辨率可達(dá)4.85μm。對陶瓷球表面展開的各種方法，建立了陶瓷球表面展開的數(shù)學(xué)模型。利用本文建立的檢測系統(tǒng)，采集表面缺陷圖像進(jìn)行軟件測試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明分類正確率達(dá)到85.5