統(tǒng)，圖像背景噪音大，如果一個像素對應(yīng)一個缺陷，機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)會極其不穩(wěn)定，因為任意一個干擾像素點都可能被誤認(rèn)為缺陷。根據(jù)NIVis1n圖像理論:為了提高系統(tǒng)的精準(zhǔn)度和穩(wěn)定性，一個缺陷的面積至少應(yīng)占據(jù)2個像素，一般應(yīng)在3個到4個像素以上。本檢測系統(tǒng)中所選用的工業(yè)相機(jī)，其CCD芯片的像素點與點分辨率為0.005mmX0.005mm，理論上最高可以識別0.02mm的表面裂紋，相對于曲軸數(shù)十甚至上百毫米的軸頸尺寸來說，工業(yè)相機(jī)CCD芯片的精度滿足檢測要求。
[0031]本發(fā)明還提供了一種軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測方法，通過前述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)拍攝到曲軸表面圖像后，需要通過處理系統(tǒng)對表面圖像處理，才能得到表面裂紋長度，由于實際零件的疲勞裂紋萌生具有一定的隨機(jī)性，裂紋的識別、提取和測量都相比標(biāo)準(zhǔn)件更復(fù)雜。具體地，本發(fā)明針對曲軸疲勞表面裂紋長度檢測的圖像處理主要包括以下四部分:
[0032](一 )圖像獲取與預(yù)處理
[0033]圖像獲取的過程如下:開啟照明系統(tǒng)，檢測場景經(jīng)光學(xué)鏡頭成像，由工業(yè)相機(jī)轉(zhuǎn)換為視頻信號，再輸入到圖像采集卡，由計算機(jī)采集成圖像并保存處理。
[0034]測試環(huán)境中附著在曲軸零件表面上的灰塵、油污等因素，以及工業(yè)相機(jī)在拍攝過程中受到很多環(huán)境因素以及內(nèi)部的噪聲的影響，造成了采集得到的圖像中存在著一些孤立的點噪聲和小塊噪聲，所以在對曲軸表面圖像進(jìn)行分析之前，首先要進(jìn)行濾波降噪。本發(fā)明采用中值濾波算法，具有算法速度快，能夠在去除孤立的椒鹽噪聲的同時還能較好的保留圖像的邊緣細(xì)節(jié)的優(yōu)點。
[0035]( 二)表面裂紋邊緣檢測及閾值分割
[0036]物體的邊緣是以圖像局部特性的不連續(xù)性的形式表現(xiàn)出來的，例如，灰度值的突變，顏色的突變，紋理結(jié)構(gòu)的突變等。針對曲軸表面的表面裂紋形貌，本發(fā)明采用兩種不同的邊緣檢測算子一一Dl算子和D2算子，將兩種算子相結(jié)合來提取邊緣點的集合。
[0037]通過上述算法獲取邊緣點，采用直方圖閾值分割方法獲取閾值，然后設(shè)定某一閾值Θ，用Θ將圖像數(shù)據(jù)劃分為兩個部分，即大于Θ的像素群(非表面裂紋點)和小于Θ的像素群(表面裂紋點)，從而產(chǎn)生表面裂紋的二值圖像。
[0038](三)表面裂紋特征提取
[0039]受到外界因素的影響，檢測圖像的異常區(qū)域并不一定表示零件表面存在表面裂紋，如系統(tǒng)產(chǎn)生的噪聲，相機(jī)視場內(nèi)出現(xiàn)其他物體等。根據(jù)表面裂紋的圖像特征進(jìn)行分析:一般產(chǎn)生的表面裂紋區(qū)域細(xì)長且連續(xù)，其面積相對于系統(tǒng)噪聲來說要大很多，而系統(tǒng)噪聲一般孤立出現(xiàn)，成點狀分布，圓形度很大，藉此可以分辨表面裂紋與系統(tǒng)噪聲；隨機(jī)出現(xiàn)在相機(jī)視場內(nèi)的雜物形狀一般與表面裂紋細(xì)長的形貌特征不相同，而且雜物的灰度分布不像表面裂紋那樣集中在一個狹窄的區(qū)間(曲軸過渡圓角)內(nèi)。基于以上分析，本算法判定表面裂紋的三個指標(biāo)如下所示:
[0040](I)異常區(qū)域面積S大于設(shè)定的閾值St。
[0041](2)異常區(qū)域圓形度R小于設(shè)定的閾值Rt。
[0042](3)異常區(qū)域灰度值最大值與最小值的差值G小于設(shè)定的閾值Gt。
[0043](四)表面裂紋幾何參數(shù)計算
[0044]表面裂紋幾何參數(shù)計算的流程主要是將表面裂紋區(qū)域進(jìn)行骨架提取，對提取出的骨架進(jìn)行長度計算。
[0045](I)表面裂紋骨架提取
[0046]通過對表面裂紋形貌圖像二值化和同態(tài)相減操作后，可以得到表面裂紋的輪廓圖像，為方便對表面裂紋的長度進(jìn)行計算，如圖3a所示，一般通過提取出表面裂紋輪廓圖像的骨架代替表面裂紋作為研宄對象。所謂圖像骨架，是指與原圖像形狀和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相一致的由單像素構(gòu)成的細(xì)曲線。本檢測系統(tǒng)采用圖像處理細(xì)化算法，目的是尋找檢測圖像的中軸線，以中軸線來取代原有圖像，中軸線即為表面裂紋圖像的骨架。
[0047](2)表面裂紋長度計算
[0048]表面裂紋的長度即為沿表面裂紋擴(kuò)張方向的最長路程。通過對細(xì)化后的表面裂紋形貌去除分支，得到表面裂紋主干(圖3b所示)，對表面裂紋主干進(jìn)行遍歷，計算其長度。此長度以像素為單位，若轉(zhuǎn)換為真實表面裂紋長度，需要對相機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)定:將標(biāo)尺置于相機(jī)前，物距與被測軸件相同，拍攝標(biāo)尺圖像進(jìn)行分析，確定標(biāo)準(zhǔn)長度(如Imm)在檢測圖像中所占用的像素長度L，求得比例系數(shù)F = 1/L (mm/pixel)，根據(jù)確定后的比例系數(shù)F計算出檢測圖像中表面裂紋的真實長度。
[0049]將不同疲勞周次下的表面裂紋長度通過一一對應(yīng)，并采用多根曲軸多次重復(fù)檢測，即可得到表面裂紋長度隨疲勞周次的表面裂紋長度擴(kuò)展規(guī)律。
[0050]從以上的描述中，可以看出，本發(fā)明上述的實施例實現(xiàn)了如下技術(shù)效果:
[0051]根據(jù)本發(fā)明的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)及方法，通過設(shè)置機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，從而實時拍攝被測軸件的危險部位的表面圖像，并通過處理系統(tǒng)對實時拍攝的表面圖像處理，得到被測軸件的危險部位的表面裂紋萌生和表面裂紋長度，從而實現(xiàn)在線檢測。相比現(xiàn)有技術(shù)，能夠有效地提尚檢測效率。
[0052]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項】
1.一種軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括: 工作臺架，用于固定的被測軸件； 疲勞載荷加載系統(tǒng)，設(shè)置在所述工作臺架上，用于根據(jù)設(shè)定試驗參數(shù)對被測軸件加載疲勞載荷； 照明系統(tǒng)，所述照明系統(tǒng)包括成預(yù)設(shè)角度設(shè)置的兩組照明光源，且兩組照明光源的照射中心分別位于所述被測軸件的危險部位的兩側(cè)； 機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，用于拍攝所述被測軸件的危險部位的表面圖像，并發(fā)送所述表面圖像； 處理系統(tǒng)，接收并處理所述表面圖像，得到所述被測軸件的危險部位的表面裂紋萌生和表面裂紋長度。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，其特征在于， 所述處理系統(tǒng)還包括根據(jù)所述表面裂紋長度和所述疲勞載荷加載系統(tǒng)加載的疲勞周次，得到表面裂紋長度隨疲勞周次的表面裂紋長度擴(kuò)展規(guī)律。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，其特征在于， 所述機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)包括由光學(xué)鏡頭和圖像采集卡； 所述光學(xué)鏡頭拍攝所述危險部位的表面圖像，所述圖像采集卡將所述表面圖像傳輸給所述處理系統(tǒng)。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，其特征在于， 兩組所述照明光源分別位于所述光學(xué)鏡頭的兩側(cè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，其特征在于， 所述照明光源為鹵素?zé)簟?br>6.一種軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測方法，其特征在于，所述方法包括: 步驟S1:圖像獲取與預(yù)處理，采用光學(xué)鏡頭拍攝圖像，并通過圖像采集卡采集所述拍攝圖像，存儲到上位機(jī)，對所述拍攝圖像濾波降噪處理； 步驟S2:表面裂紋邊緣檢測及閾值分割，通過邊緣檢測算子提取邊緣點的集合，并通過預(yù)設(shè)閾值分割，產(chǎn)生表面裂紋的二值圖像； 步驟S3:表面裂紋特征提取，采用預(yù)設(shè)異常區(qū)域面積閾值St、異常區(qū)域圓形度閾值艮和異常區(qū)域灰度值最大值與最小值的差值閾值Gt提取表面裂紋特征； 步驟S4:表面裂紋幾何參數(shù)計算，對提取的表面裂紋特征進(jìn)行計算，得到表面裂紋長度。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測方法，其特征在于，所述步驟S4包括:提取表面裂紋骨架，然后提取表面裂紋骨架的表面裂紋主干，并計算表面裂紋主干的長度。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測方法，其特征在于， 計算表面裂紋主干的長度包括: 將標(biāo)尺置于光學(xué)鏡頭前，物距與被測軸件相同，拍攝標(biāo)尺圖像進(jìn)行分析，確定標(biāo)準(zhǔn)長度在檢測圖像中所占用的像素長度L，求得比例系數(shù)F = 1/L,根據(jù)確定后的比例系數(shù)F計算出檢測圖像中表面裂紋主干的長度。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)及方法。根據(jù)本發(fā)明的軸類零件截面突變部位表面疲勞裂紋檢測系統(tǒng)，包括：工作臺架，用于固定的被測軸件；疲勞載荷加載系統(tǒng)，設(shè)置在工作臺架上，用于根據(jù)設(shè)定試驗參數(shù)對被測軸件加載疲勞載荷；照明系統(tǒng)，照明系統(tǒng)包括成預(yù)設(shè)角度設(shè)置的兩組照明光源，且兩組照明光源的照射中心分別位于被測軸件的危險部位的兩側(cè)；機(jī)器視覺檢測系統(tǒng)，用于拍攝被測軸件的危險部位的表面圖像，并發(fā)送表面圖像；處理系統(tǒng)，接收并處理表面圖像，得到被測軸件的危險部位的表面裂紋萌生和表面裂紋長度。本發(fā)明在線檢測能夠有效地提高檢測效率。
【IPC分類】G01N21-95
【公開號】CN104777174
【申請?zhí)枴緾N201510142834
【發(fā)明人】董麗虹, 徐濱士, 薛楠, 郭偉, 王海斗, 王慧鵬
【申請人】中國人民解放軍裝甲兵工程學(xué)院
【公開日】2015年7月15日
【申請日】2015年3月27日