專利名稱：一種基于ccd圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法
技術領域：
本發明涉及一種機械加工表面燒傷判別方法，尤其是一種綜合了數字圖像技術和MATLAB分析技術的機械加工表面燒傷判別方法，具體地說是一種基于CCD圖像特征地機械加工表面燒傷評價方法。
背景技術：
目前，國內外已有的主要的機械加工表面燒傷評價方法(1)目測法燒傷產生時在工件表面生成一層氧化膜，膜的厚度不同導致顏色變化，可根據表面氧化膜的顏色深淺來鑒別燒傷程度。(2)酸洗法用規定配方的酸性溶液洗工件表面，酸洗后用規定配方的酸性溶液洗工件表面，酸洗后根據表面的顏色變化來評價燒傷程度。(3)切(磨)削溫度法一般來說，切(磨)削表面溫度越高，燒傷就會越嚴重，可通過測量加工區溫度或火花溫度來預測燒傷程度。(4)燒傷層深度法燒傷后會在表層形成一定厚度的變質層，且燒傷越嚴重變質層越厚；可根據測量燒傷層深度來確定燒傷程度。(5)表面顯微硬度法產生回火燒傷后，表面顯微硬度會顯著下降，燒傷越嚴重，顯微硬度下降越多；可根據表面硬度下降程度評價燒傷程度。(6)殘余應力法表面發生回火燒傷后，殘余應力變成拉應力，且應力大小與燒傷的程度有關，因而可以根據應力的大小來評價燒傷的程度。
前三種只能定性評價，很不準確，后三種方法雖然在一定程度上可以地評價燒傷程度，但是有的需要破壞工件、有的要重新制樣，并存在一定的局限性。而近年來發展的巴克豪森噪聲檢測法、X射線檢測法、渦流法、聲發射信號法等等多種燒傷檢測或預測方法，不僅需要專門的儀器，操作過程也很復雜，應用于燒傷檢測還不很廣泛。
因此，對于一些重要的，尤其是難加工材料及時地對加工后的工件進行判斷，防止盲目和憑主觀臆測，對于優化加工參數，保證提供合格產品，降低加工成本和材料消耗成本均具有十分重要的意義。但現有的判別方法均無法滿足上述要求。
發明內容
本發明的目的是針對現有的工件表面燒傷程度判別方法周期長、準確性差、檢驗設備投資大等問題，提供一種基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法。
因為，申請人發現不同程度燒傷的工件表面的數字圖像有其自身特征，不同程度燒傷表面其圖像的灰度(Gray)、色度(H)、Fourier變換的功率譜特征均不相同。申請人經大量實驗發現對同一種材質的機械加工表面而言，不同燒傷程度表面圖像的灰度(Gray)、色度(H)、Fourier變換的功率譜隨燒傷程度加深而呈現規律性變化(之間有很好的對應關系)。即a.燒傷越嚴重，圖像灰度均值(Gray)越小；b.燒傷越嚴重，圖像色度值(H)分布帶越寬；c.燒傷越嚴重，圖像Fourier變換功率譜均值越小。對圖像的灰度、Fourier變換功率譜均值分別設定閾值來區別工件燒傷與否，對圖像色度方差設定閾值來判別工件燒傷等級。只要確定所檢測圖像的灰度均值、Fourier變換功率譜均值、色度方差所在閾值范圍，即可判別其燒傷等級。
有鑒于此，本發明提出了以下的技術解決方案
一種基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，它包括評價體系的建立和判別兩個過程，其特征是
(1)所述的評價體系的建立包括以下步驟
第一步，取經機械加工以后被判定為重度燒傷、中度燒傷、輕度燒傷的工件若干組，利用圖像采集設備采集其數字圖像，將獲得的數字圖像輸入計算機，利用MATLAB中圖像處理方法得到上述三種燒傷程度的數字圖像的特征參數灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值、色度(H)方差；
第二步，利用上述數字圖像特征參數灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值并參考不同粗糙度工件未燒傷時相應的灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值來設定閾值作為評價燒傷與否的標準，利用色度(H)方差并參考不同粗糙度工件未燒傷時的色度(H)方差來設定閾值作為評定燒傷等級的指標，并將所述的閾值作為判別閾值存入計算機中；
(2)所述的判別過程包括以下步驟
首先利用圖像采集設備采集需判定燒傷程度的工件的數量圖像并輸入計算機中，其次利用MATLAB中圖像處理工具求出所攝得的數字圖像的特征參數灰度(Gray)均值、色度(H)方差、Fourier變換功率譜均值，將所得灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值與計算機中所存儲的閾值進行比較，以判定是否燒傷，如果所得的灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值中有一項落在上述判別閾值之內，則判定為燒傷，然后再通過將所求得的色度(H)方差值與計算機中所存儲的重度燒傷、中度燒傷、輕度燒傷的色度(H)方差判別閾值進行比較在計算機中自動顯示出燒傷類別。
所述的圖像處理和判別過程由計算機在程序的控制下自動進行，以提高其自動化水平。
將利用權利要求1的方法采集到的不同材質的判別閾值存入同一數據庫中供實時自動判別和自動控制使用，以充分發揮計算機強大的數據處理能力，為自動加工和自動控制打下基礎。
所述的圖像采集設備為CCD攝像機，它通過視頻采集卡與計算機相連，并在采集圖像時使用了減弱金屬表面反光措施。
以高溫合金為例，具體的評價指標為灰度域值判別值為170，灰度均值小于170判別為燒傷，所述的Fourier變換功率譜域值為2.500e+008，Fourier變換功率譜均值小于2.500e+008判別為燒傷；所述的色度域值為0.0700及0.1500兩級，色度方差小于0.0700為輕度燒傷，介于0.0700與0.1500之間的為中度燒傷，大于0.1500為重度燒傷。
本發明具有以下優點
1.首先，采集數字圖像過程中解決金屬表面反光問題，獲得高可靠度圖像。拍攝圖像時利用自制的減弱金屬表面反光設備，具備費用低、易實現等突出優點。
2.充分發揮利用了MATLAB中圖像處理工具在提取數字圖像特征參數方面的強大優勢，獲得不同燒傷程度情況下圖像特征參數值范圍，為機械加工表面燒傷評價提供了明確、可靠的依據。
3.本發明涉及到的計算方法及圖像處理技術易于實現。
4.本發明將曲線擬合、假設檢驗算法有效應用到圖像特征參數規律的歸納當中，排除了實驗中由于偶然因素而造成的誤差，大大提高了數據計算與評價標準制定的準確度。
5.可實現在線處理，為檢測人員提供了有利工具，降低了勞動強度。
6.有助于提高對工件疲勞強度、使用壽命進行評價的自動化水平和智能化水平。
7.本發明可用于任何材料工件在任何機械加工方式下的燒傷等級判別。
8.為機械加工參數選擇及條件的確定提供了依據。
9.為下一步機械加工過程中故障診斷提供了一種可供借鑒且行之有效的方法。
10、應用范圍廣，可用于各種金屬、非金屬材料加工表面的判別，尤其適用于難加工材料和難以觀察到的深孔表面燒傷程度的判別。
11、有利于降低成本，可減少因輕度燒傷而判別不準確出現的將其報廢的現象，降低企業材料成本，且判別速度很快，可提高加工速度。
圖1是本發明的中圖像采集及處理流程示意圖。
圖2是本發明的減弱金屬表面反光裝置結構示意圖。
圖3是利用本發明的方法獲得的高溫合金磨削加工表面輕度燒傷圖像色度分布圖。
圖4是利用本發明的方法獲得的高溫合金磨削加工表面中度燒傷圖像色度分布圖。
圖5是利用本發明的方法獲得的高溫合金磨削加工表面嚴重燒傷圖像色度分布圖。
圖2中201是CCD攝像頭，202是零件托盤，203是箱體，204是計算機，205是數據線，206為工件，207為白熾燈。
具體實施例方式
下面結構附圖和實施例對本發明作進一步的說明。
如圖1、2所示。
具體步驟流程如圖1所示。
a.首先將不同粗糙度的未燒傷式樣進行清潔處理后放置在自制的減弱金屬表面反光的設備中，并置于合適位置，如圖2所示。利用CCD攝像機和視頻采集設備獲得數字圖像并輸入計算機。并利用MATLAB中圖像處理工具獲得圖像特征參數灰度(Gray)的均值及方差、色度(H)的均值及方差、Fourier變換功率譜均值，分析其與工件燒傷程度的關系，總結規律。
b.利用上面獲得圖像方法分別采集若干組(可根據需要采用3-10組進行數據采集)同一材質的經現有技術判定機械加工表面燒傷程度為輕度(一級)、中度(二級)、重度(三級)燒傷的工件表面圖像，利用MATLAB中圖像處理工具提取圖像特征參數灰度(Gray)、色度(H)、Fourier變換功率譜，取其平均值并分析(1)灰度(Gray)均值和方差隨燒傷程度而變化的關系并與未燒傷工件表面圖像灰度(Gray)均值和方差進行比較；(2)色度(H)均值和方差隨燒傷程度而變化的關系并與未燒傷工件表面圖像色度(H)均值和方差進行比較；(3)Fourier變換功率譜均值隨燒傷程度而變化的關系并與未燒傷工件表面圖像Fourier變換功率譜均值和方差進行比較。得出結論利用圖像的灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值來判別工件是否發生燒傷；利用圖像的色度(H)方差來確定工件燒傷等級。
c.利用上述得到的圖像特征參數規律，對圖像的色度(H)方差設定兩級閾值，作為評價燒傷程度指標。
d.利用a中圖像采集方法獲得數字圖像，提取待判別的工件的特征參數灰度(Gray)、色度(H)、Fourier變換功率譜，分析各參數的均值、方差等特征并檢驗其所屬閾值范圍，并按如下方法進行判別
(1)若其數字圖像的灰度(Gray)均值和Fourier變換功率譜均值均分別落在未發生燒傷的工件表面數字圖像的灰度(Gray)均值和Fourier變換功率譜均值閾值范圍內，則表明該工件未發生燒傷；反之，則表明發生燒傷；
(2)若判別出的已發生燒傷工件其表面數字圖像色度(H)方差落在一級燒傷閾值范圍內，則表明該工件發生一級燒傷(輕度燒傷)；
(3)若判別出的已發生燒傷工件其表面數字圖像色度(H)方差落在二級燒傷閾值范圍內，則表明該工件發生二級燒傷(中度燒傷)；
(4)若判別出的已發生燒傷工件其表面數字圖像色度(H)方差落在三級燒傷閾值范圍內，則表明該工件發生三級燒傷(嚴重燒傷)。
以下是某高溫合金(如GH36)磨削加工(分別作不同粗糙度未燒傷時的灰度、Fourier變換功率譜均值及色度方差值測試以及燒傷度為輕度、中度、重度燒傷時的灰度、Fourier變換功率譜均值及色度方差值)表面數字圖像特征參數的提取過程及其理論依據
如圖3、4、5所示。
1.均值、方差與功率譜簡介
a.均值
隨機場f(x，y)的均值定義為
它是隨機場f(x，y)在(x，y)處的平均值，所以是x、y的函數，E表示求期望。
數字圖像中各點特征參數可用f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn(x，y)來表示，且
f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn(x，y)均相互獨立，則有
E[f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn(x，y)]＝E[f1(x，y)]+E[f2(x，y)]+...+E[fn(x，y)]
b.方差
刻畫隨機變量在樣本空間上波動變化的指標通常是很有用的，所以下面介紹隨機變量的方差。
隨機場f(x，y)的方差函數σ2f(x，y)則是
σ2f(x，y)＝Cff(x，y，z)＝E{[f(x，y)-mf(x，y)]2}＝Ef2(x，y)-{E[f(x，y)]}2
由于f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn(x，y)均相互獨立，則有
Var[f1(x，y)，f2(x，y)，...，fn(x，y)]＝Var[f1(x，y)]+Var[f2(x，y)]+...+Var[fn(x，y)]
c.經典功率譜
一個靜態隨機過程的功率譜密度是該過程相關序列的離散傅里葉變換，如下式
Pxx(ω)為功率譜密度，xx是該隨機過程的相關序列。
圖像的Fourier變換的功率譜
首先對灰度化的圖像F進行Fourier變換，圖像{f(x，y)}的Fourier變換定義為
F(u，v)＝∫∫f(x，y)exp[-j2π(ux+vy)]dxdy
其功率譜定義為
|F(u，v)|2＝F(u，v)F*(u，v)
其中*表示復共軛。
2.圖像灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值、色度(H)方差在分析高溫合金圖像特征及燒傷等級評價中的應用首先，對高溫合金磨削加工未燒傷表面圖像應用MATLAB圖像處理工具箱中imcrop()函數裁截固定大小圖像，利用rgb2gray()灰度化后，利用mean2()求灰度圖像的均值、Fourier變換功率譜均值，利用std2()求出灰度圖像方差。利用rgb2hsv()將圖像轉化為HSV(H色調，S飽和度，V亮度)顏色模式，利用mean2()求出圖像色度均值，利用std2()求出圖像色度方差。
應用imcrop()函數裁截高溫合金磨削加工燒傷表面圖像，大小同上，利用rgb2gray()灰度化后，利用mean2()求灰度圖像的均值、Fourier變換功率譜均值，利用std2()求出灰度圖像方差。利用rgb2hsv()將圖像轉化為HSV(H色調，S飽和度，V亮度)顏色模式，利用mean2()求出圖像色度均值，利用std2()求圖像色度方差。經過比較可以看出，燒傷圖像的灰度均值明顯小于未燒傷圖像的灰度均值，未燒傷圖像的灰度值與工件的粗糙度有一定的關系，如表1所示，而當工件燒傷后，其灰度值僅與燒傷程度有關，而與表面粗糙度關系不大，可忽略不計，如表2所示。Fourier變換功率譜均值亦有此規律，如表3、表4所示。但燒傷與未燒傷圖像的色度之間無明顯變化規律，如表5所示。另外，對于燒傷圖像，燒傷越嚴重，圖像的色度分布帶越寬，即色度方差越大，如表6所示。
從而得出結論可用圖像的灰度均值和Fourier變換功率譜均值作為判斷工件表面燒傷與否的指標，可將灰度域值設為170，灰度均值小于170判別為燒傷；將Fourier變換功率譜域值設為2.500e+008，Fourier變換功率譜均值小于2.500e+008判別為燒傷。用圖像的色度方差作為燒傷等級的評價指標，將色度域值設為兩級0.0700、0.1500，色度方差小于0.0700為輕度燒傷，0.0700到0.1500之間為中度燒傷，大于0.1500為重度燒傷。
3.圖像灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值、色度(H)方差在分析鈦合金圖像特征及燒傷等級評價中的應用與高溫合金的相同。
表1未燒傷試樣表面圖像的灰度均值 表2燒傷試樣表面圖像的灰度均值
表3未燒傷試樣表面圖像的 表4燒傷試樣表面圖像的
Fourier變換功率譜均值 Fourier變換功率譜均值
表5未燒傷試樣表面圖像的色度均值、方差
表6燒傷試樣表面圖像的色度均值、方差
需要說明的是如果某一工作上的燒傷區域較多時，應分別對相應的區域利用本發明的方法進行判斷，所分割的區域越小，準確度越高，最終的判別結果應以燒傷程度最嚴重的值作為整個工件的燒傷程度的依據。
權利要求
1、一種基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，它包括評價體系的建立和判別兩個過程，其特征是
(1)所述的評價體系的建立包括以下步驟
第一步，取經機械加工以后被判定為重度燒傷、中度燒傷、輕度燒傷的工件若干組，利用圖像采集設備采集其數字圖像，將獲得的數字圖像輸入計算機，利用MATLAB中圖像處理方法得到上述三種燒傷程度的數字圖像的特征參數灰度均值、Fourier變換功率譜均值、色度方差；
第二步，利用上述數字圖像特征參數灰度均值、Fourier變換功率譜均值設定閾值作為評價燒傷與否的標準，利用色度方差設定閾值作為評定燒傷等級的指標，并將所述的閾值作為判別閾值存入計算機中；
(2)所述的判別過程包括以下步驟
首先利用圖像采集設備采集需判定燒傷程度的工件的數字圖像并輸入計算機中，其次利用MATLAB中圖像處理工具求出所攝得的數字圖像的特征參數灰度均值、色度方差、Fourier變換功率譜均值，將所得灰度均值、Fourier變換功率譜均值與計算機中所存儲的閾值進行比較，以判定是否燒傷，如果所得的灰度(Gray)均值、Fourier變換功率譜均值中有一項落在上述判別閾值之內，則判定為燒傷，然后再通過將所求得的色度(H)方差值與計算機中所存儲的重度燒傷、中度燒傷、輕度燒傷的色度(H)方差判別閾值進行比較顯示出燒傷類別。
2、根據權利要求1所述的基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，其特征是所述的圖像處理和判別過程由計算機在程序的控制下自動進行。
3、根據權利要求1或2所述的基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，其特征是將利用權利要求1的方法采集到的不同材質的判別閾值存入同一數據庫中供實時自動判別和自動控制使用。
4、根據權利要求1所述的基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，其特征是所述的圖像采集設備為CCD攝像機，它通過視頻采集卡與計算機相連。
5、根據權利要求1或4所述的基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，其特征是在采集圖像時使用了減弱金屬表面反光措施。
6、根據權利要求1所述的基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，其特征高溫合金的灰度域值判別值為170，灰度均值小于170判別為燒傷，所述的Fourier變換功率譜域值為2.500e+008，Fourier變換功率譜均值小于2.500e+008判別為燒傷；所述的色度域值為0.0700及0.1500兩級，色度方差小于0.0700為輕度燒傷，介于0.0700與0.1500之間的為中度燒傷，大于0.1500為重度燒傷。
全文摘要
本發明針對現有的工件表面燒傷程度判別方法周期長、準確性差、檢驗設備投資大等問題，提供一種基于CCD圖像特征的機械加工表面燒傷評價方法，它包括評價體系的建立和判別兩個過程，通過利用CCD數字圖像技術和MATLAB圖像處理方法解決了機械加工工件表面燒傷的和快速判別問題，具有投資小、準確性高、方便快捷的優點。
文檔編號G06T7/00GK1865947SQ200610040740
公開日2006年11月22日 申請日期2006年5月30日 優先權日2006年5月30日
發明者左敦穩, 莫國影, 黎向鋒, 馬浩 申請人:南京航空航天大學