Eine zuverlässige und effektive Erkennung von Oberflächentexturen mechanisch verarbeiteter elektromechanischer Teile ist sehr wichtig. Die Qualität dieser Teile hat einen sehr wichtigen Einfluss auf den Betrieb der Maschine. Die Überwindung der Oberflächenstruktur fehler von Teilen kann den Automatisierungsgrad von Produktion und Verarbeitung erheblich verbessern. Dieser Artikel beschreibt die Fehlererkennung der Oberflächentextur von bearbeiteten Teilen, um die Qualität der Teile weiter sicherzustellen und die industrielle Produktion stark zu unterstützen.

Schritte zum Erkennen von Texturfehlern von bearbeiteten Teilen
2.1 Ein typisches System zur Erkennung und Klassifizierung von Texturfehlern
Einschließlich der folgenden 5 miteinander verbundenen Subsysteme; Bild aufnahmesystem, Texturfehler Detektion system, Merkmal extraction subsystem, Merkmalsanalyse-Untersystem, Klassifizierung Subsystems. Ein System zur Erkennung von Oberflächendefekten bei Lederprodukten. Der Arbeitsprozess des Systems ist eigentlich ein Prozess der Suche nach einem Fehlerziel auf einem Texturbild, und dieser Suchprozess verursacht eine lange Erkennungszeit. Ein Verfahren zum Erkennen von Oberflächentexturfehlern von bearbeiteten Teilen basierend auf statistischer Analyse; Basierend auf der Methode zur Erkennung von Texturfehlern bei der räumlichen Punktschablonen anpassung wird die Methode zur Autokorrelation funktion und zur Spektrumanalyse kombiniert, um den dreidimensionalen Texturfehler zu identifizieren. Das neue rechnerisch einfachere Verfahren zur Erkennung von Texturfehlern besteht darin, zuerst eine Fourier-Transformation für das Bild durchzuführen und einen Filter zu entwerfen, um die Richtwirkung der Textur zu entfernen. Ein neues Bild wird durch die inverse Fourier-Transformation erhalten, und dann wird das neue Bild mit einem Schwellenwert versehen, um das Binärbild des fehlerhaften Ziels zu erhalten. Schließlich werden die Bildmorphologie Betrieb sverfahren verwendet, um die Textur Segmentierung Rauschen und Störungen zu entfernen.


3. Verstehen Sie das System zur Erkennung von bearbeiteten Oberflächenstruktur fehlern
Das Fluoreszenz Lichtquellen System, das Mikroskop und die CCD-Kamera werden verwendet, um Oberflächenstruktur bilder von bearbeiteten Teilen auf dem Computer zu sammeln. Dann wird das Frequenzspektrum bild durch schnelle Fourier-Transformations-FFT berechnet, und das Frequenzbereich Filter wird verwendet, um das Defekt texturbild zu verbessern und die Hintergrundtextur zu unterdrücken. Dann wird es durch inverse schnelle Fourier-Transformations-IFFT in ein räumliches Domänen bild wiederhergestellt, und schließlich werden das Bildsegmentierung verfahren und die Bild morphologie operation verwendet, um die Trennung von Defekttextur und Hintergrundtextur zu realisieren.

4. Analyse der Oberflächenstruktur merkmale von bearbeiteten Teilen
Während des Bearbeitungsprozesses, wie z. B. der Oberfläche der Teile, die durch Fräsen, Schleifen und Hobeln verarbeitet werden, werden aufgrund des Einflusses des Werkzeughubs verschiedene Texturen auf der Oberfläche der bearbeiteten Teile gebildet.
Einige sind typische Texturen mit starker Direktionalität, und die meisten von ihnen sind gestreift. Die Fourier-Transformation wird an dem Oberflächenbild eines solchen bearbeiteten Teils durchgeführt, um eine Spektrumanalyse durchzuführen, und die entsprechende erhaltene Spektrumamplitudenkarte ist eine andere Textur. Aus dieser Textur ist ersichtlich, dass die Energie des Bildes hauptsächlich in vertikaler Richtung der Hauptrichtung der Textur verteilt ist, so dass die spektrale Amplitude der Pixel in diesen Bereichen relativ groß ist. Da die Fourier-Transformation eine lineare Transformation ist, kann die Information des räumlichen Bildes völlig verlustfrei im Frequenzbereich gehalten werden, und die Texturattribute der gerichteten Textur werden hauptsächlich in einigen Richtungen senkrecht zur Texturrichtung im Spektrogramm reflektiert. Wenn das Frequenzbereichsfilter verwendet wird, um die Energie im energiekonzentrierten Bereich des Spektrums zu unterdrücken und zu filtern, wird das Texturmerkmal dieser gerichteten Textur stark geschwächt, so dass die Defekttextur verbessert werden kann, um die Identifizierung und Klassifizierung zu erleichtern .
 

5. Defekt Extraktionsmethode für CNC-bearbeitete Teile
Für das gefilterte Bild wird das Hintergrund Textur Bild unterdrückt, während das Defekttexturbild effektiv verbessert wird, und dann kann ein einfaches Schwellen segmentierungsverfahren verwendet werden, um zwischen der Defekttextur und der Hintergrundtextur zu unterscheiden. Nach der Schwellen segmentierung gibt es nicht nur fehlerhafte Ziele, sondern auch Rauschpunkte. Daher ist eine weitere Verarbeitung erforderlich, um den Einfluss von Rauschen zu beseitigen. Wenn man bedenkt, dass das Rauschen zufällig ist, gibt es zufällig verteilte isolierte Punkte auf dem Bild, und der Texturfehler hat eine bestimmte Form. Die Praxis hat gezeigt, dass das Öffnen eines Bildes nicht nur diese isolierten Punkte beseitigen kann, sondern auch Fehler, die durch die Bildsegmentierung verursacht werden. Da der offene Vorgang ein Prozess der ersten Korrosion und dann der Expansion ist, hat er die Funktion, kleine Geräusche zu beseitigen und die Grenzen größerer Objekte zu glätten.