[發明專利]一種基于成像仿真的表面粗糙度檢測方法及計算設備

有效

• 申請號: 201910346085.1
• 申請日: 2019-04-26
• 公開（公告）號: CN110057325B
• 公開（公告）日: 2020-06-23
• 發明（設計）人: 劉堅;熊巖;路恩會;楊德志;錢鋒;楊凱
• 申請（專利權）人: 湖南大學;湖南瑞智健科技有限公司
• 主分類號: G01B11/30
• 分類號: G01B11/30;G06T7/00;G06T7/62;G06T7/90;G06F30/23;G06F30/17
• 代理公司: 北京思睿峰知識產權代理有限公司 11396
• 代理人: 謝建云;趙愛軍

本發明公開了一種基于成像仿真的表面粗糙度檢測方法，適于檢測待測工件的表面粗糙度，該方法在計算設備中執行，該方法包括：獲取待測工件的表面圖像；計算表面圖像的特征指標值；根據預先確定的特征指標值與表面粗糙度的對應關系，確定待測工件的表面粗糙度。本發明一并公開了相應的計算設備。

技術領域

本發明涉及粗糙度檢測技術領域，尤其涉及一種基于成像仿真的表面粗糙度檢測方法及計算設備。

背景技術

傳統的工件表面粗糙度檢測方法包括接觸式的觸針法測量以及非接觸式的光學測量。在觸針法測量中，金剛石觸針對工件表面有劃傷，且其檢測取樣是線性取樣，不能代表整個表面輪廓的特征。非接觸式的光學測量因設備昂貴、受生產現場環境影響大、光路調整復雜、工作效率低等原因限制了其應用?；跈C器視覺的粗糙度檢測方法，是一種通過采集并分析工件表面圖像來確定工件表面粗糙度的方法。與傳統測量方法相比，基于機器視覺的粗糙度檢測方法具有檢測效率高、獲取信息量大、測量精度高、柔性好、非接觸及性價比高等優點日益受到重視。

表面粗糙度的機器視覺檢測方法所采用的設備通常包括相機、鏡頭和光源。相機一般為CCD相機，鏡頭為顯微鏡頭或普通鏡頭，光源為激光光源或普通光源。其中，顯微鏡頭的精度雖高，但其測量視場小，測量的工件范圍較小，不符合表面紋理隨機性較大的工件(例如磨削件)的測量要求。激光光源雖具有較好的單色性、方向性及亮度，但其設備較為昂貴，光路調整復雜，操作不便。采用普通鏡頭和普通光源的方法優點明顯，一是設備成本較低，容易獲??；二是設備調整簡單，操作性好；三是測量范圍大小容易調整控制。但是，采用普通鏡頭和普通光源時，對獲取到的工件表面圖像進行工件粗糙度評估存在較大的困難。

發明內容

為此，本發明提供一種表面粗糙度檢測方法及計算設備，以力圖解決或至少緩解上面存在的問題。

根據本發明的第一個方面，提供一種表面粗糙度檢測方法，適于檢測待測工件的表面粗糙度，所述方法在計算設備中執行，所述方法包括：獲取待測工件的表面圖像；計算所述表面圖像的特征指標值；根據預先確定的特征指標值與表面粗糙度的對應關系，確定所述待測工件的表面粗糙度。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，特征指標包括單位有效面積，所述單位有效面積為所述表面圖像中所有像素的像素值之和與像素值大于等于閾值的像素的數量的比值。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，像素值為像素的R、G、B值的加權和，R、G、B值的權重根據采集所述表面圖像時的光源的顏色來確定。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，當采集所述表面圖像時的光源為紅光時，所述像素值為像素的R值。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，特征指標值與表面粗糙度的對應關系按照以下步驟確定：生成表面粗糙度各不相同的多個一維粗糙表面模型；建立波動光學成像有限元模型，所述有限元模型包括入射波參數和反射面材料光學屬性，所述光學屬性根據待測工件的材質來確定；根據所述多個一維粗糙表面模型和所述波動光學成像有限元模型，仿真所述多個一維粗糙表面對所述入射波的散射情況，以分別確定各表面粗糙度所對應的空間能量分布圖；分別計算各空間能量分布圖的特征指標值，以確定表面粗糙度與特征指標值的對應關系。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，在所述確定表面粗糙度與特征指標值的對應關系的步驟之后，還包括：根據表面粗糙度與特征指標值的對應關系，確定表面粗糙度與特征指標值的擬合函數；相應地，所述根據預先確定的特征指標值與表面粗糙度的對應關系，確定所述待測工件的表面粗糙度的步驟，包括：將所述表面圖像的特征指標值代入所述擬合函數，以計算出所述待測工件的表面粗糙度。

可選地，在根據本發明的表面粗糙度檢測方法中，光學屬性包括相對介電常數、相對磁導率、電導率、復折射率。