一种基于钢球磨痕梯度的磨斑直径测量方法

摘要

本发明公开了一种基于钢球磨痕梯度的磨斑直径测量方法，具体包括以下步骤：利用扫描面镜采集钢球的磨斑图像，并将磨斑图像输入至计算机；彩色磨斑图像灰度化，得到磨斑灰度图f；标尺检测，得到磨斑标尺初图CC；计算单位像素的长度HD；计算磨斑灰度图f的梯度，得到磨斑灰度图f的梯度图G；对梯度图G进行二值化处理，得到梯度分割图MG。对梯度分割图MG进行数学形态学的闭运算，得到梯度连接图OG；对梯度连接图OG进行数学形态学开运算，得到梯度磨斑图CG：对梯度磨斑图CG进行去零星操作，得到磨斑初图CM；对磨斑出图CM进行填补空洞操作，得到磨斑图FM；计算钢球的磨斑直径。本发明的方法处理速度快，测量精度高，便于作为永久资料长期保存，可用于新型润滑剂的研制工作中。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于钢球磨痕梯度的磨斑直径测量方法。

背景技术

润滑油是用在各种机械上以减少摩擦，保护机械及加工件的液体润滑剂。润滑油品 质主要通过粘度、氧化安定性和润滑性来判定。粘度是反映润滑油流动性的指标；氧化 安定性表示油品在使用环境中所表现的抗氧化能力；润滑性表示润滑油的减磨性能。一 旦润滑油的抗磨性能下降，将会加剧高温运转零部件磨损和擦伤。因此，及时、准确测 定润滑油的抗磨性对于保护机械、延长其的工作寿命尤为重要。

四球磨损试验机因结构简单、操作方便、用油量少，试验周期短、费用低等优点， 被用于评价润滑油的抗磨损性能。根据中国人民共和国石油化工行业标准，润滑油抗磨 损性能测定方法为：三个直径为12.7mm的钢球被夹紧在一油盒中，并被试油覆盖，另 一个同一直径的钢球置于三球顶部，受147N（15KGf）或受392N（40KGf）力作用， 成为“三点接触”。当试油达到一定温度后（75℃±2℃），顶球在一定转速下旋转60min， 用测量精度为0.01mm的显微镜测量下面三个钢球的磨斑直径，每个球的磨斑直径测量 两次，一次沿着油杯中心射线方向，第二次与第一次垂直，试油抗磨损性能通过三个球 的六次测量的磨斑直径的算术平均值来评价，润滑油的抗磨性能随着钢球磨斑直径的增 大而下降。但是方法存在以下不足：一是测量过程中的测量角度很难保证。测量钢球直 径时，要求测量一次沿着油杯中心射线方向，第二次与第一次垂直，两次测量的角度常 常存在一定偏差。二是磨斑几乎不可能是规则的圆形，测量时就很难找到磨斑的等效圆， 测量的直径也会存在较大误差。三是上球与油杯轴心未对齐或磨斑为椭圆时等情况发生 时，很难保证测量精度。四是测量费时、费力。当测量人员经验不足或磨斑形态不规则 时，常常需要进行多次重复测量，费时费力。

综上，研究一种快速、准确地测量钢球磨斑直径的方法，对于准确判定润滑油的抗 磨性能尤为重要。

发明内容

针对上述现有技术中存在的缺陷或不足，本发明的目的在于，提供一种基于钢球磨 痕梯度的磨斑直径测量方法，该方法首先利用扫描面镜采集钢球磨斑的图像，利用钢球 磨斑磨痕的梯度信息提取磨斑图像的磨斑区，最后计算磨斑区的面积和直径。操作人员 可依据本方法得到的钢球磨斑直径快速、准确的判定润滑油的抗磨性能。本发明的方法 计算简单、运行速度快，且精度高，适合在实时系统中采用。

为了达到上述目的，本发明采用如下的技术方案予以解决：

一种基于钢球磨痕梯度的磨斑直径测量方法，具体包括以下步骤：

步骤1：利用扫描面镜采集钢球的磨斑图像，并将磨斑图像输入至计算机，若扫描 面镜采集的是灰度图像，则跳过步骤2直接转入步骤3；若扫描面镜采集的是RGB彩 色图像，则转入步骤2；

步骤2：彩色磨斑图像灰度化，得到磨斑灰度图f；

步骤3：标尺检测，得到磨斑标尺初图CC；

步骤4：计算单位像素的长度HD；

步骤5：计算磨斑灰度图f的梯度，得到磨斑灰度图f的梯度图G；

步骤6：利用式7对梯度图G进行二值化处理，得到梯度分割图MG：

其中为，T₂为梯度分割阈值，通常取80～120为宜。

步骤7：对梯度分割图MG进行如式8所示的数学形态学的闭运算，得到梯度连接 图OG；

（式8）

其中，Se为结构元素，通常取5×5～11×11的正方形的结构元素；ο表示形态学闭 运算；MGοSe表示MG被结构算子Se进行闭运算操作；表示膨胀运算；Θ表示腐蚀 运算。

步骤8：为消除梯度连接图OG中的毛刺，对梯度连接图OG进行如式9所示的数 学形态学开运算，得到梯度磨斑图CG：

$\mathrm{CG}=\mathrm{OG}·\mathrm{Se}=\left(\mathrm{OG\Theta Se}\right)\oplus \mathrm{Se}$（式9）

其中，·为形态学开运算。

步骤9：对梯度磨斑图CG其进行去零星操作，得到磨斑初图CM；

步骤10：填补空洞操作，得到磨斑图FM；

步骤11：计算钢球的磨斑直径。

进一步的，所述步骤2的具体步骤如下：

将采集的RGB彩色图像记为F，其大小为M×N；x和y表示像素(x,y)的行和列， 1≤x≤M，1≤y≤N，x和y均为整数；(R(x,y),G(x,y),B(x,y))分别表示像素(x,y)的 R(Red,R)分量值、G(Green,G)分量值和B(Blue,B)分量值；彩色图像F的灰度化如式1 所示：

f(x,y)＝0.3·R(x,y)+0.59·G(x,y)+0.11·B(x,y)    (式1)

其中，f为磨斑灰度图，f(x,y)为像素(x,y)的灰度值。

进一步的，所述步骤3的具体步骤如下：

磨斑灰度图f中的白色区域为标尺，利用该白色区域的灰度特性即利用式2提取出 白色的磨斑标尺初图CC：

其中，T₁为阈值，通常取200～230为宜。

进一步的，所述步骤4的具体步骤如下：

首先，采用8-连通标记磨斑标尺初图CC中CC(x,y)=1的连通区域；其次，统计各 连通区域的像素数；再次，提取像素数最多的连通区域作为磨斑标尺图CF；最后，扫 描磨斑标尺图CF的所有列，记像素值CF(x,y)=1的像素点的最左列和最右列的列坐标 值分别为P_l和P_r，则单位像素的长度HD计算如式3所示：

$\mathrm{HD}=\frac{(P_r-P_l)}{\mathrm{CD}}$（式3）

其中，CD为标尺长度，单位：mm，根据测量要求的不同，可选用标称0.01mm～ 0.1mm的标尺。

进一步的，所述步骤5的具体步骤如下：

将梯度图G中标尺区的像素的梯度值置为0，将梯度图G中剩余其它像素区域的梯 度值G(x,y)由式4表示：

G(x,y)＝G_X(x,y)+G_Y(x,y)（式4）

其中，G(x,y)为像素点(x,y)的梯度；G_X(x,y)为像素点(x,y)在X方向的梯度；G_Y(x,y) 为像素点(x,y)在Y方向的梯度。

X方向的梯度G_X(x,y)和Y方向的梯度G_Y(x,y)分别通过（式5）和（式6）得到：

$G_X(x,y)=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& +1\\ -2& 0& +2\\ -1& 0& +1\end{array}\right)*f$（式5）

$G_Y(x,y)=\left(\begin{array}{ccc}+1& +2& +1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right)*f$（式6）

其中，*表示平面卷积运算。

进一步的，所述步骤9的具体步骤如下：

首先，采用8-连通标记梯度磨斑图CG中CG(x,y)=1的连通区域；其次，统计各连 通区域的像素数；最后，提取像素数最多的连通区域作为磨斑初图CM。

进一步的，所述步骤10的具体步骤如下：

对磨斑初图CM进行数学形态学的闭运算，得到磨斑图FM：

（式10）

进一步的，所述步骤11的具体步骤如下：

统计磨斑图FM中像素值为1的像素数目，利用式10计算钢球的磨斑直径D：

$D=2·\sqrt{\frac{\mathrm{NM}}{\pi }}·\mathrm{HD}$(式11)

其中，NM为磨斑图FM中像素值为1的像素的数目，HD为单位像素的长度，单 位：mm。

与传统的显微镜测量方法相比，本发明的方法优点如下：

（1）处理速度快。以某钢球磨斑直径测定为例，从确定一次测量角度→一次测 量→记录数据→确定二次测量的角度→二次测量→记录数据→计算磨斑直径等 一系列的操作，一个钢球磨斑直径的测量大致需要10～20分钟，若需要重新测量时， 耗时则更长；而本发明的方法的运行时间却大大减少，实施例运行时间为0.34s，处理 速度大大提高。

（2）测量精度高。显微镜的测量精度为0.01mm，以实施例中计算机采集的图像大 小768×1024为例，1个像素点测量精度为0.001022mm，比直尺的最小单位精度提高了 近10倍；此外，本发明无需调整两次测量的角度，也不要求磨斑的形态必须为圆形， 测量精度大大提高了。

（3）便于作为永久资料长期保存。实际中常常需要保存润滑油的抗磨性能的试验 结果，但随着时间的增长，钢球的磨斑容易氧化、生锈，不易保存。而本发明中钢球的 磨斑图像能够作为永久资料长期保存。

（4）可用于新型润滑剂的研制工作中。近年来科研院校均大力开展润滑剂的研制 工作，该方法也可用于测定新型润滑剂抗磨性能。

附图说明

图1是本发明的实施例中的彩色磨斑图记为F。

图2是本发明的实施例中的磨斑灰度图f。

图3是本发明的实施例中的磨斑标尺图CF。

图4是本发明的实施例中的梯度图G。

图5是本发明的实施例中的梯度分割图MG。

图6是本发明的实施例中的梯度连接图OG。

图7是本发明的实施例中的梯度磨斑图CG。

图8是本发明的实施例中的磨斑初图CM。

图9是本发明的实施例中的磨斑图FM。

图10是本发明的实施例中与磨斑图FM对应的磨痕。

以下结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。

具体实施方式

本发明的基于钢球磨痕梯度的磨斑直径测量方法，具体包括以下步骤：

步骤S1：将钢球和白色的标尺置于电子扫描面镜内，用电子扫描面镜采集待测钢 球和白色标尺的彩色磨斑图F，并将其输入至计算机中，采集到的钢球磨斑图F为768 ×1024的RGB彩色图像，标尺选用标称为0.5mm的规格类型。

步骤S2：对钢球磨斑图F进行灰度化处理，得到磨斑灰度图f。彩色图像F的灰度 化如式1所示：

f(x,y)＝0.3·R(x,y)+0.59·G(x,y)+0.11·B(x,y)    (式1)

其中，f为磨斑灰度图；f(x,y)为像素(x,y)的灰度值；x和y表示像素(x,y)的行 和列；1≤x≤768，1≤y≤1024，x和y均为整数；(R(x,y),G(x,y),B(x,y))分别表示像 素(x,y)的R(Red,R)分量值、G(Green,G)分量值和B(Blue,B)分量值。

步骤S3：标尺检测，得到磨斑标尺初图CC。磨斑灰度图f中的标尺区检测方法如 式2所示：

其中，T₁为阈值，取T₁=200。

步骤S4：计算单位像素的长度HD。具体操作为：首先，采用8-连通标记磨斑标尺 初图CC中CC(x,y)=1的连通区域；其次，统计各连通区域的像素数；再次，提取像素 数最多的连通区域作为磨斑标尺图CF；最后，扫描磨斑标尺图CF的所有列，记像素 值CF(x,y)=1的像素点的最左列和最右列的列坐标值分别为P_l和P_r，则单位像素的长度 HD计算如（式3）所示：

$\mathrm{HD}=\frac{\mathrm{CD}}{(P_r-P_l)}$（式3）

其中，CD为标尺长度，单位：mm，这里选用0.5mm，实施例中P_l和P_r分别为32 和520，HD=0.001022。

步骤S5：计算磨斑灰度图f的梯度，得到磨斑灰度图f的梯度图G。为避免将标尺 区域也检测为磨斑磨痕，首先将梯度图G中的标尺区（即磨斑标尺图CF中CF(x,y)=1 的连通区域）的梯度置为0，将梯度图G中剩余其他所有像素的梯度G由式4表示：

G(x,y)＝G_X(x,y)+G_Y(x,y)       （式4）

其中，G(x,y)为像素点(x,y)的梯度；G_X(x,y)为像素点(x,y)在X方向的梯度；G_Y(x,y) 为像素点(x,y)在Y方向的梯度。

X方向的梯度G_X(x,y)和Y方向的梯度G_Y(x,y)分别通过（式5）和（式6）得到：

$G_X(x,y)=\left(\begin{array}{ccc}-1& 0& +1\\ -2& 0& +2\\ -1& 0& +1\end{array}\right)*f$（式5）

$G_Y(x,y)=\left(\begin{array}{ccc}+1& +2& +1\\ 0& 0& 0\\ -1& -2& -1\end{array}\right)*f$（式6）

其中，*表示平面卷积运算。

步骤S6：利用式7对梯度图G进行二值化处理，得到梯度分割图MG：

其中，T₂为梯度分割阈值，T₂=100。

步骤S7：对梯度分割图MG进行数学形态学的闭运算。将梯度分割图MG进行数 学形态学的闭运算后，得到梯度连接图OG。数学形态学闭运算是先膨胀后腐蚀，它可 以将聚集在一起的区域连接在一起。闭运算如（式8）所示：

（式8）

其中，Se为结构元素，实施例中取Se为9×9的正方形的结构元素；ο表示形态学闭 运算；MGοSe表示MG被结构算子Se进行闭运算；表示膨胀运算；Θ表示腐蚀运算。

步骤S8：进行数学形态学的开运算。为消除梯度连接图OG中的毛刺，对梯度连接 图OG进行数学形态学开运算，得到梯度磨斑图，记为CG，具体操作为：先腐蚀后膨 胀，其公式表示为（式9）：

$\mathrm{CG}=\mathrm{OG}·\mathrm{Se}=\left(\mathrm{OG\Theta Se}\right)\oplus \mathrm{Se}$（式9）

其中，·为形态学开运算。

步骤S9：去零星操作。梯度磨斑图CG中还有一些零星的噪声区，应对其进行去 零星操作，得到磨斑初图，记为CM。去零星操作具体为：首先，采用8-连通标记梯度 磨斑图CG中CG(x,y)=1的连通区域；其次，统计各连通区域的像素数；最后，提取像 素数最多的连通区域作为磨斑初图，记为CM。

步骤S10：填补空洞操作，得到磨斑图FM。在磨斑初图CM中还存在黑色的空洞， 应对其进行填补空洞操作，对磨斑初图CM进行数学形态学的闭运算，来填补空洞，得 到磨斑图FM。

（式10）

步骤S11：计算钢球的磨斑直径。

统计磨斑图FM中像素值为1的像素数，利用下式计算磨斑直径

$D=2·\sqrt{\frac{\mathrm{NM}}{\pi }}·\mathrm{HD}$(式11)

其中，NM为磨斑图FM中像素值为1的像素的数目，HD为单位像素的长度，单 位：mm。实施例中，NM=379806，故计算得到的磨斑直径D=0.7107mm。

为了说明本发明的效果，发明人从运行时间和测定精度两方面，将本发明实施例1 和传统的显微镜测定法作对比，对比如下：

（1）运行时间。以一个钢球磨斑直径两次测量为例，传统的显微镜测定法耗时约 16分钟。本实施例在Intel cpu2.4GHz，1GB的内存的计算机中，利用Matlab软件进行 仿真，对采集到的768×1024的钢球磨斑图像进行磨斑直径测定，所用的时间为0.34S， 速度得到了极大的提高。

（2）测定精度。一方面，传统显微镜法的测量精度为0.01mm，以计算机采集的图 像大小768×1024为例，1个像素点测量精度为0.001022mm，测量工具的测量精度大为 提高。另一方面，分别用传统法和本实施例对油斑样本进行润滑油抗磨性测量，传统法 两次测定结果为：0.6mm和0.7mm，而本实施例测定的钢球磨斑直径为0.7107mm，由测 定的数据可知，传统法测定的数据均有较大的偏差，这是因为实际中磨斑样本并非标准 圆，而本技术方案通过磨痕的丰富梯度信息计算润滑油的抗磨性能，其测量结果精度非 常高，这也充分说明本发明的技术方案是有效的。