机械加工零件表面纹理缺陷的检测论文(精彩3篇)
机械加工零件表面纹理缺陷的检测论文 篇一
近年来,随着工业生产水平的不断提高,对于机械加工零件表面质量的要求也越来越高。而表面纹理缺陷是造成零件质量不合格的主要因素之一。因此,开展机械加工零件表面纹理缺陷的检测研究具有重要意义。
首先,我们需要明确表面纹理缺陷的定义。表面纹理缺陷指的是机械加工零件表面存在的各种瑕疵,如划痕、凹陷、裂纹等。这些缺陷会导致零件的强度降低、密封性能下降,甚至影响零件的正常使用。因此,及早发现和修复这些缺陷对于保证零件的质量和性能至关重要。
其次,我们需要探讨机械加工零件表面纹理缺陷的检测方法。目前常用的检测方法主要包括目视检查、触摸检测、光学检测和表面粗糙度测量等。其中,目视检查是最简单、直观的方法,但其准确性受到人眼视觉的限制;触摸检测可以通过手感来判断表面是否光滑,但对于微小缺陷的检测效果有限;光学检测则可以利用光学显微镜、高速相机等设备来观察表面纹理缺陷,但其成本较高;表面粗糙度测量则可以通过测量表面的几何形态参数来评估表面质量,但对于一些特殊形状的零件,其适用性有限。
最后,我们需要讨论机械加工零件表面纹理缺陷的预防和修复措施。预防表面纹理缺陷的关键在于加强加工工艺控制,提高工艺稳定性和精度。而对于已经存在的表面纹理缺陷,可以通过研磨、抛光、喷涂等方法来修复。此外,还可以通过提高材料的硬度和强度,选择合适的润滑剂和冷却剂等措施来减少表面纹理缺陷的生成。
综上所述,机械加工零件表面纹理缺陷的检测是保证零件质量的重要环节。通过选择合适的检测方法和采取有效的预防和修复措施,可以有效提高零件的表面质量,确保零件的正常使用。
机械加工零件表面纹理缺陷的检测论文 篇二
随着工业自动化程度的不断提高,机械加工零件的表面纹理缺陷检测也显得越来越重要。本文将从图像处理技术的角度出发,探讨机械加工零件表面纹理缺陷的自动检测方法。
首先,我们需要了解图像处理技术在机械加工零件表面纹理缺陷检测中的应用。图像处理技术可以通过对零件表面图像进行分析和处理,提取出表面纹理缺陷的特征,从而实现自动化的缺陷检测。其中,常用的图像处理方法包括边缘检测、图像滤波、特征提取等。通过这些技术,可以准确地检测出零件表面的各种缺陷,并对其进行分类和定位。
其次,我们需要讨论机械加工零件表面纹理缺陷的图像处理算法。常用的算法包括基于阈值分割的方法、基于边缘检测的方法、基于纹理特征的方法等。其中,基于阈值分割的方法是最简单、常用的方法,但对于图像噪声和光照变化较敏感;基于边缘检测的方法可以提取出零件表面的边缘信息,但对于细小的缺陷定位效果不佳;基于纹理特征的方法可以通过纹理的统计特性来判断表面的缺陷,但对于复杂的纹理缺陷辨识能力有限。因此,综合考虑不同方法的优缺点,选择合适的算法对零件表面纹理缺陷进行检测是非常重要的。
最后,我们需要讨论机械加工零件表面纹理缺陷检测的实验与结果。通过实验,可以验证所选择的图像处理算法在零件表面纹理缺陷检测中的有效性和准确性。同时,还可以评估不同参数和算法对检测结果的影响,并进行优化和改进。
综上所述,机械加工零件表面纹理缺陷的自动检测是一项具有挑战性的任务。通过合理选择图像处理技术和算法,并进行实验和优化,可以实现对零件表面纹理缺陷的准确、快速的自动检测,提高零件的质量和生产效率。
机械加工零件表面纹理缺陷的检测论文 篇三
机械加工零件表面纹理缺陷的检测论文
摘要:产品质量是人们对机械加工零件生产企业提出的主要要求。作为一种常见的质量问题,对外销售存在表面纹理缺陷的零件会影响企业的声誉。为了避免出现这种局面,在出库销售之前,生产企业需要加强对机械加工零件的检测。从机械加工零件表面纹理缺陷的引发原因入手,对机械加工零件表面纹理缺陷的检测进行分析和研究。
关键词:机械加工零件;表面纹理;缺陷;检测与机械加工
零件的其他质量问题相比,表面纹理缺陷问题的检测难度较高。在实际的检测过程中,如果某零件存在表面纹理缺陷,则除了异常纹理之外,机械加工零件本身的背景纹理会对检测结果产生干扰。正确的机械加工零件表面纹理缺陷检测结果建立在背景纹理与缺陷纹理得到合理区分的基础上。
1机械加工零件表面纹理缺陷的引发原因
从本质角度来讲,引发机械加工零件表面纹理出现缺陷的原因主要包含以下几种:
1.1技术设备因素
机械加工设备会对零件的质量产生直接影响。与先进设备相比,使用时间较长(接近使用年限)的生产加工设备更容易使得零件出现表面纹理缺陷。如果生产企业的资金充足,应该尽量选用先进的生产设备,并通过对设备的合理养护,避免生产设备对零件质量产生影响[1]。
1.2外部影响因素
除了加工流程本身之外,外部因素也可能会对机械加工零件的质量产生一定影响。例如,加工生产人员的误操作可能使得零件表面出现划痕。为了保证零件的质量,在零件的加工生产过程中,需要利用有效的措施对整个过程进行合理管理。
1.3加工流程因素
通常情况下,一个零件需要经过多个加工环节才能加工完成。当整个加工流程中的任意一个环节出现异常时,最终获得的零件产品都可能存在表面纹理缺陷[2]。
2机械加工零件表面纹理缺陷的检测
这里以机械加工零件表面纹理缺陷检测系统为例,分别从以下几方面入手,对机械加工零件表面纹理缺陷的检测进行分析:
2.1基于纹理缺陷检测系统的检测流程
纹理缺陷检测系统的原理为:机械加工零件表面的纹理具有较为显著的方向性特点。当零件表面的这种特点被破坏时,被检测零件存在纹理缺陷的概率相对较高。机械加工零件表面纹理缺陷检测系统的检测流程主要包含以下几个步骤:第一,通过傅里叶变换技术对机械加工零件进行初步处理,获得相应的零件表面纹理图片。第二,通过频域滤波器将纹理方向性从图片中清除,获得新的图片。第三,利用傅里叶反变换技术对上述步骤所得图片进行处理,得到最终处理结果(此时零件背景纹理已经与缺陷纹理完全分离开来)[3]。
2.2基于纹理缺陷检测系统检测方法的有效性分析
为了判断机械加工零件表面纹理缺陷检测系统的有效性,这里以KHong检测法为参照,对同一批机械加工零件进行检测分析:
2.2.1检测对象。为了更好地验证这两种检测方法的有效性,这里选用两种不同的纹理缺陷零件。进行检测:第一,人工合成纹理缺陷零件。这种零件是指,原本的零件本身不存在质量问题,后期利用人工合成的方式将缺陷纹理附着在零件表面,使得零件由质量合格的零件转化成纹理缺陷零件。第二,纹理缺陷零件。这种零件的纹理缺陷是由机械生产加工过程的.抛光、磨削等操作引发的[4]。为了将KHong检测法和零件表面纹理缺陷检测系统检测法的检测结果更加直观地呈现出来,这里对表面缺陷纹理进行了归类:用字母Q表示零件的划痕缺陷;用字母W表示零件的瑕疵缺陷(缺陷纹理的面积占整个零件面积的比例相对较小);用字母E表示零件的玷点缺陷(缺陷纹理面积占整个零件面积的比例相对较大)。
2.2.2两种不同检测方法的检测结果。零件表面纹理缺陷检测系统检测法和KHong检测法所得的检测结果如表1所示。由表1可知,零件表面纹理缺陷检测系统检测法的检测结果更加可靠。因此,对于机械加工零件生产企业而言,当生产环节结束之后,可以利用机械加工零件表面纹理缺陷检测系统这种检测方法,将表面纹理存在问题的零件检测出来,以此提升零件的质量[5]。
2.2.3机械加工零件表面纹理缺陷系统检测法存在的不足。通过对机械加工零件表面纹理缺陷系统检测流程的分析可以发现:这种检测方法主要存在以下几种不足:第一,划痕检测方面。当机械加工零件表面的划痕与零件本身的纹理方向相同时,运用这种检测方法很难将零件表面存在的划痕检测出来。第二,IFFT和FFT方面。与机械加工零件的其他检测方法相比,零件表面纹理缺陷检测系统的检测速度相对较快(基本已经实现缺陷的实时性检测)。通过对系统运行时间的分析可以发现,虽然这种方法所需的整体时间较短,但仅在IFFT和FFT两方面,就已经占据了90%以上的时间。从这个角度来讲,虽然该检测系统的时间分配并不合理,但同时也从侧面表明:这种检测方法在耗时方面仍然存在着较大的提升空间。
3结论
就机械加工零件而言,表面纹理缺陷问题的检测难度较高。为了保证检测结果的可靠性,这里对零件表面纹理缺陷检测系统检测法的检测过程进行了详细分析。实验结果表明:在检测对象完全一致的情况下,系统检测法的检测结果正确性优于KHong检测法。
参考文献
[1]邹芳.机械加工零件表面纹理缺陷检测技术与实践[J].湖北工业职业技术学院学报,2016,2:109-111.
[2]任志新.论机械加工零件表面纹理缺陷的检测[J].中国新技术新产品,2016,19:32-33.
[3]朱海荣,姜平,杨奕,马聪.改进的精密机械加工零件表面缺陷检测算法[
J].传感器与微系统,2006,11:66-69.[4]麦青群,全燕鸣.基于显微成像法的机加工零件表面质量检测[J].现代制造工程,2012,11:91-96.
[5]杨铁滨.基于机器视觉的陶瓷球表面缺陷自动检测技术研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2007.