机器视觉驱动的磨削表面粗糙度测量新方法

本文是一篇关于基于机器视觉的磨削表面粗糙度测量的毕业设计。表面粗糙度作为评价零件表面微观几何形状误差的重要指标，在机械制造业的发展中占据着至关重要的地位。随着技术的进步，传统的测量方法已无法满足快速、无损检测的需求，因此，研究者们寻求创新的方法来提高精度和效率。 该论文首先对现有的表面粗糙度测量方法进行了综合比较，特别强调了磨削表面纹理的随机性和分布方向性不足的问题。作者认识到，传统的手段可能难以准确捕捉这种复杂特性。为了克服这些挑战，论文引入了机器视觉技术，利用图像检测技术为核心，通过LED光源的选择，优化了照明条件，以获取清晰的磨削表面图像。 在图像处理阶段，作者评估了不同的滤波算法和图像增强技术对图像质量的影响，选择了灰度级阈值化的方法进行分割，以突出表面纹理。进一步，通过二维离散傅里叶变换（2D-DFT），将图像中的纹理特征映射到频域，揭示了磨削表面粗糙度与功率谱半径之间的关系。这一发现表明，表面粗糙度可以通过频域分析得到有效测量，从而证明了机器视觉技术在测量表面粗糙度方面的潜力。 整个研究工作是在MATLAB平台上进行的，设计了一套完整的表面粗糙度测量系统，并开发了相应的磨削表面粗糙度检测软件。关键词如“表面粗糙度”、“图像检测”、“MATLAB”和“磨削表面”凸显了研究的核心内容。论文的创新之处在于将机器视觉技术应用于磨削表面粗糙度测量，为工业生产中的精密检测提供了新的解决方案，具有实际应用价值和理论意义。通过这篇毕业设计，作者不仅深化了对表面粗糙度测量的理解，还展示了其在工程技术中的创新应用能力。