摘要：隨著科技的不斷發展，機械制造行業對產品質量的要求越來越高。在機械加工過程中，零件表面的微小缺陷往往會影響到產品的性能和使用壽命。因此，如何有效地檢測這些表面微缺陷，提高產品質量，成為當前制造業面臨的重要問題?；跈C器視覺的檢測方法因其非接觸、高效、準確等優點，逐漸成了解決這一問題的有效手段。

機器視覺是一種模擬人類視覺系統的技術，通過計算機對圖像進行處理和分析，實現對物體的識別、定位、測量等功能。機器視覺系統主要由光源、相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等組成。通過將光源照射到被測物體表面，相機采集反射或透射的光信號，形成圖像，然后通過圖像處理軟件對圖像進行分析，從而實現對零件表面微瑕疵的檢測。

1從機器視覺中獲取零件曲面的方法 引入機器視覺和獲取零件表面圖像，以達到精確測量零件表面微觀缺陷的目的。針對機械視覺領域的實際需要，構建了一套集成了工業攝像機、采集設備和照明光源的掃描儀系統。在測試對象的表面色彩和掃描要求的基礎上，選用日光燈、LED燈和鹵素燈。然后，選取典型的深色調零件樣本，選取6500—7500K波段的白光LED為發光源，以更直接地捕獲深色零件的微小瑕疵，提升其成像質量。在實踐中，選用適當的控制裝置，尋求適當的光照和零度角，采用適當的打光方法，可以有效地減少被加工零件的反射。通過以上方法，獲得了被測物體的表面圖像。

2零件微小瑕疵區的提取和處理 在對已有的零件進行檢測時，對零件進行了閾值分割，并對其進行了局部化處理。該方法首先要對所獲取的原圖進行濾波，以消除影響檢測結果的相關性和噪音對檢測結果的影響。對已進行了以上處理的圖像進行柵格化劃分，從圖像的最大連通域中抽取出最大的連通域，獲取定點的坐標，畫出坐標的最小外切矩陣，在已畫出的影像上填補已畫出的新的圖像。在此基礎上，對切削加工中的擾動進行了提取，獲得了對切削零件表層微小瑕疵的判定因素。在這些基礎上，實現了對被切削零件的微小瑕疵區的檢測和處理。

3零件表面微瑕疵灰度性質點匹配 基于以上的設計思想，假設所獲取的零件曲面初始圖像f（x，y）和被探測圖像f1（x，y）的像素相等，通過對邊界因子的抽取來把握各圖像間的關聯關系。同時，引入差分方法，約束和校驗影像間的相似度，使影像f（x，y）和影像f1（x，y）的相似度到達一定的閾值，則該影像被標記為符合要求的影像，如果相反，則被視為被影像掃描過的加工零件，其表面有微小的瑕疵。通過以上方法，可對零件樣本進行初步判斷。

其中，R是用于計算相似性的結果，a是用于圖像設定的因子，b是圖像的真實系數。通過對各參數進行標準化，以達到高精確的圖像質量匹配，減少圖像灰度和照明等因素對圖像質量的影響。

在此基礎上，將基于機器視覺的微小瑕疵特征抽取算法，從三個層面實現對微小瑕疵的識別。為了檢驗本文提出的理論和技術，本文選取了一個具有代表性的大型機器零部件的生產和加工企業作為研究對象，根據本文提出的研究思路，建立了相應的實驗瑕疵區域。根據該方程，選取圖像的各個部分的顏色，并根據該方程對圖像進行裁剪。在數據的提取中，依據影像的清晰程度，將影像轉換為易于自動化的解析與辨識的格式，利用背景灰階反轉方法，通過尺度轉換各像素的灰度級，達到目標的灰度正向化，從而達到對灰度區的插值。利用該方法對插值后的圖像進行了放大處理，消除了由于光照、溫度變化和攝像機位置等因素引起的暗斑和暗點。通過以上方法，將已有的歸一化系數與原圖像進行對比，獲得微觀瑕疵點，實現了零件表面微觀瑕疵的自動識別。

4對比實驗 本文將機器視覺理論引入到微細疵的診斷中，并從三個角度對微細疵進行設計。為了檢驗本文所提出的理論和方法，選取了一個區域內的一家大型機器零部件的生產和加工企業，進行了比較實驗。實驗之前，選取多個已經完工的、含微觀瑕疵的零部件，以手工方式進行測試，既困難又不準確，難以達到企業提出的高品質生產需求。針對這一問題，結合所提出的設計理論與實踐需要，以一臺數控機床為研究對象，建立了相應的實驗平臺。

然后選取具有孔洞、裂紋、崩爛、起層及磨損等微小缺陷的機加工零部件為實驗試樣。采用該方法對零件進行測量時，必須引入機器視覺，對零件進行掃描，并獲取零件表面的圖像?；谠撃Ｐ?，對被加工后的零件進行微觀瑕疵區的提取，并根據規程對其進行相應的瑕疵信息的分析，并將其與零件表面的微瑕疵特征點進行匹配，實現批量樣本的無損識別。針對實驗中存在的比對問題，本項目提出了一種新的基于HSV色彩空間和一種改進的FasterR-CNN算法的新算法，并針對上述兩種算法的工作要求，分別采用相應的算法實現相應的樣品的微觀瑕疵檢測。將測試的數據進行統計分析，并以此為比較實驗的最后結論。

由表2給出的實驗數據可知，與常規的檢測方式相比較，本項目所提出的新算法具有較高的準確性，既能實現對零件表面微觀瑕疵的精確測量，又能準確地識別出零件的瑕疵類型，這種方法可以為機器制造業高品質的產品和產品的制作提供一定的技術支持。

5結束語 基于機器視覺的機械加工零件表面微瑕疵檢測方法具有非接觸、高效、準確等優點，能夠滿足現代制造業對產品質量的高要求。然而，由于表面微瑕疵的形狀、尺寸和顏色等特點各異，檢測過程仍然存在一定的挑戰。因此，未來的研究應繼續關注機器視覺技術的發展趨勢，不斷優化檢測算法和方法，提高檢測的準確性和可靠性。