[發明專利]基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法

在審

• 申請號: 201711221083.7
• 申請日: 2017-11-29
• 公開（公告）號: CN108037085A
• 公開（公告）日: 2018-05-15
• 發明（設計）人: 程麒文
• 申請（專利權）人: 日照職業技術學院
• 主分類號: G01N21/31
• 分類號: G01N21/31
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

本發明公開了一種基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法，具體步驟如下：步驟1：手持光譜分析儀，在金屬工件表面隨機選取7?8個測量點，同一個點每次測量2?3次，記錄相關數據，并計算平均值，每次測量前需在白板上進行標定；步驟2：用人工檢測的方法，采用儀表檢測，記錄檢測數據；步驟3：利用EXCEL數據和圖樣，分析敏感波段的工件表面的合格率；本發明利用光譜特征檢測金屬工件表面缺陷，提高檢測準確率，避免由于人工疲勞等引起的錯誤判斷，提高了金屬加工件檢測效率和產品合格率。

技術領域

本發明涉及的是金屬工件表面缺陷檢測方法技術領域，具體的說是一種基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法。

背景技術

金屬材料作為我國很多工業的主要原材料，其質量對其衍生的產品的質量影響至關重要。金屬材料在生產過程、使用過程中由于受到原材料、軋制工藝、使用環境等諸多技術因素的影響，會產生如裂紋，夾雜等缺陷，使材料的質量降低。因此，及時有效的對金屬材料進行缺陷檢測就顯得尤為重要。

現如今在對金屬材料進行加工的過程中，一般都是通過人眼進行辨別加工過程中的金屬工件是否有表面缺陷，長期如此，會產生疲勞，作出錯誤的判斷，其加工精度比較低，產品的合格率低。

發明內容

本發明的目的在于針對現有技術的缺陷和不足，提供了一種基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法，利用光譜特征檢測金屬工件表面缺陷，能提高檢測準確率，避免由于人工疲勞等引起的錯誤判斷，提高了金屬加工件檢測效率，為智能制造技術的實現提供了必要的技術支持。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案是：

基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法，具體步驟如下：

步驟1：手持光譜分析儀，在金屬工件表面隨機選取7-8個測量點，同一個點每次測量2-3次，記錄相關數據，并計算平均值，每次測量前需在白板上進行標定；

步驟2：用人工檢測的方法，采用儀表檢測，記錄檢測數據；

步驟3：利用EXCEL數據和圖樣，分析敏感波段的工件表面的合格率；

步驟4：采用SPSS分析軟件進行數據相關和回歸分析，找到合格工件表面數據和光譜波段范圍的一致關系，并建立檢測合格金屬產品的線性函數模型。

采用上述結構后，本發明的有益效果為：本發明采用便攜式光譜分析儀，通過測試金屬工件表面的高光譜數據，采用多元統計分析方法對反射光譜與合格產品的數據進行相關分析，建立合格產品的光譜波段數據和敏感波段，并基于這些敏感波段及由它們組成的比值指數和歸一化指數，建立了檢測合格金屬產品的線性函數模型。有效提高了檢測準確率，避免由于人工疲勞等引起的錯誤判斷，提高了金屬工件的加工精度和產品合格率。

具體實施方式

為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合具體實施方式，對本發明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施方式僅用以解釋本發明，并不用于限定本發明。

實施例1：

基于光譜特征的金屬工件表面缺陷檢測方法，具體步驟如下：

步驟1：手持光譜分析儀，在金屬工件表面隨機選取7個測量點，同一個點每次測量2次，記錄相關數據，并計算平均值，每次測量前需在白板上進行標定；

步驟2：用人工檢測的方法，采用儀表檢測，記錄檢測數據；

步驟3：利用EXCEL數據和圖樣，分析敏感波段的工件表面的合格率；

步驟4：采用SPSS分析軟件進行數據相關和回歸分析，找到合格工件表面數據和光譜波段范圍的一致關系，并建立檢測合格金屬產品的線性函數模型。

實施例2：