机器视觉检测平磨表面粗糙度：一种新方法

"基于机器视觉的平磨表面粗糙度检测" 本文介绍了如何利用机器视觉技术对平磨表面的粗糙度进行快速、在线的检测。在机械加工领域，表面粗糙度是衡量工件质量的重要指标，而传统的检测方法往往耗时且效率低下。基于机器视觉的方法可以实现非接触式测量，提高检测速度和精度。 该方法首先采用CCD（Charge-Coupled Device）相机捕获平磨表面的图像，这些图像的粗糙度范围在0.1至1.6微米之间。为了提取有效信息，图像会经过一系列预处理步骤，包括中值滤波以去除噪声，图像边缘增强以突出表面轮廓，以及图像二值化以简化图像结构，便于后续分析。 预处理后的图像被用来计算特定的特征参数，这些参数能反映平磨表面的粗糙度信息。实验结果显示，当入射光强度在70,000至130,000 lux之间，入射角介于30°到50°时，均方根（RMS）差随着粗糙度Ra的减小而减小。这表明光强和入射角度的选择对检测结果有显著影响。 进一步地，研究发现光源入射角在30°，当Ra大于0.3微米时，陡峭度与Ra之间存在良好的相关性；而在50°，当Ra大于0.4微米时，陡峭度与Ra的相关性也较好。这意味着通过调整光源的入射角，可以针对不同粗糙度范围的表面优化检测效果。 这项研究的应用价值在于提高了平磨表面粗糙度检测的自动化水平，对于工业生产线上的实时监控和平滑度控制具有重要意义。同时，机器视觉技术的使用也为未来开发更高级的表面缺陷检测系统提供了基础，有助于提升产品质量和生产效率。