基于激光散斑图纹理空域滤波的表面粗糙度测量方法

摘要

表面粗糙度是机械加工中描述零件表面微观形貌最常用的参数。零件的表面粗糙度很显著地影响它们的摩擦系数、耐蚀性、抗疲劳能力和定位准确性等。合理的评价表面粗糙度，对于产品的加工质量评定、机械性能的分析和加工条件的改善都具有重要的意义，因此表面粗糙度测量对于生产质量控制非常重要。
　　 目前大多数测量技术，如接触触针法、光学干涉测量法、显微镜方法、光学散射法、激光散斑法等常用于非在线测量。本文提出一种基于机器视觉成像方法的表面测量方法，它将可能适用于在线测量。主要以磨削表面为例，对其形成的激光散斑图像进行纹理分析，从而提取蕴含在散斑纹理图里的表面粗糙度信息。该方法采用纹理分析中的空域滤波技术，对散斑图像进行基于窗口分形布朗运动模型(FBM)的三类向量(归一化分辨率范围向量NSR，归一化的像素对数目向量NPN，和归一化的多分辨率强度差分向量NMSID)提取，再进行滤波变换，对变换后的图像分别进行去零(灰度值为零的像素点)前与去零后的统计分析，结果显示，去零后的能量与新熵两个特征与表面粗糙度Ra成良好单调关系。
　　 根据本文提出的测量方法，搭建了一套测量实验系统，该系统仅由一台激光器和一台CCD照相机组成。实验结果表明，该系统结构简单，对测量条件和环境要求不高，且具有非接触、具一定抗干扰性等优点。若本算法能得以优化，则它很可能将适用于在线测量。在测量系统由一种标准的表面粗糙度样品校准后，对于采用与标准样品表面相同材料且用相同方法加工的零件的表面粗糙度就能够从一副散斑纹理图里求得。该表面粗糙度测量方法是一种潜在的可用于在线测量的手段。

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致谢

第一章 绪论

1.1引言

1.2表面粗糙度的评定

1.3表面粗糙度测量技术综述

1.4课题研究的目的、意义和内容

第二章 表面粗糙度激光散斑测量方法

2.1散斑形成机理

2.2散斑的统计特性

2.3表面粗糙度散斑测量方法

2.4散斑图像的影响因素分析

第三章散斑纹理空域滤波分析

3.1纹理分析概述

3.2散斑图像的预处理

3.3空域滤波

第四章 表面粗糙度信息的提取

4.1去零前的统计分析

4.2去零后的统计分析

4.3改变滤波窗口

第五章 实验结果

5.1实验系统

5.2实验参数的影响分析

5.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文