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摘 要:随着我国工业化脚步的加快,各类国际先进的机械加工工艺也被越来越多的企业工厂所采纳,现今对于机械零件的加工较为先进的工艺,一般都是用高强度的切割刀具对加工零件毛培进行切割打磨,最终得到所需的机械零件,加工手法一般包括车削、铣削、刨削和磨削4种机械加工工艺。但是由于刀具在切割打磨过程中的行进路线会时刻发生改变,所以伴随加工而成的零件表面也会出现一系列独特的纹理。若是通过对零件表面这些具有特征的打磨纹理的提取分析,就可以建立起一套基于纹理分析的工艺判断模型(“16点纹理圆”模型)。通过该模型的运作,可以轻松提取被加工零件表面的打磨纹路,通过一定的分析判断就可以准确无误的识别出该零件的具体加工工艺。
关键词:机械加工;纹理圆;纹理特征;纹理提取;加工工艺
所谓的纹理分析技术其实质上是一种基于图像处理与模式识别双重功能的一种新型分析手段,而它的分析原理则是利用一定的图像处理技术从被检测物件上提取出物件固有的纹理特征,然后再通过对这些特征的识别处理从而获得被测物件的定性描述的过程。在现今的机械零件加工工艺中, 零件表面所产生的纹理虽然在整体上表现出某种规律性的变化,但是其局部却又是十分随意的。
其实不论是对于零件的纹理识别,还是对于识别之后的数据处理,这些复杂的工序都离不开计算机的辅助,现如今,计算机对于机械零件表面的纹理分析与识别已经成为众多学者探讨研究的课题。以往对于机械零件的区分,都是采用计算机对于图像的识别处理技术,先由计算机识别器通过多次扫描处理将零件的所有局部纹理都统一存入计算机中,然后通过计算机的图像快速匹配技术将之前扫描所得到的区域性图像整合拼接起来,这样才可以识别出机械零件的全貌。而这一切都离不开计算机的全程参与。【1】
针对以往这种零件识别技术缓慢繁琐的问题,本文就将讨论如何单从区分机械零件表面的加工工艺就可以快速地区分机械零件的方法。目前对于这种新型识别方法的理论研究还比较少,所以为了解决传统纹理识别方法不能有效地分析机械零件纹理这一困局,此次研究通过考察大量经过不同处理工艺所加工的机械零件产品,在对其零件表面纹理分析的基础上,大胆建立了一种名为“16点纹理圆模型”的计算方法,同时还突破性的提出了一种识别各类加工手段的函数算法。
1.机械零件表面纹理特征提取
在工厂加工各类机械零件时,由于切割刀具会因各种外界因素的干扰而在实际的行径过程中会出现一些微妙的偏离,而这种微妙的偏离就会在被打磨零件上形成某种具有一定走向的特殊纹路,并且这种纹路在零件的表面会表现出某种规律性。【2】为了更好的获得零件局部的纹理特征,自此便引入了一种叫做“纹理圆”的思想。
纹理圆示意图是一个通过车削工艺加工而成的零件圆端面图, 他的纹理方向为螺旋型,而以零件上某点为圆心,以一定长度为直径在零件上做圆所得到的圆圈,就被称为“纹理圆”。
在这个人为的“纹理圆”上,就有:
(其中dB:角度为B的直径。B=π/m,2π/m,…mπ/m。在所绘“纹理圆”的每条直径上,每隔一个像素长度取一点,共2w+1个像素点,这些像素点灰度值为fB(i),像素坐标为(xB(i),yB(i)))
当得到上述所有相关数据时,运用“双线性插值法” 计算出所绘“纹理圆”直径上的各个像素点灰度值fB(i), 然后再通过这些计算出的像素灰度值得出标准差S(dB),而其最小值所对应的那条直径所构成的角度H,就是此“纹理圆”的整体纹理方向。【3】
2.机械零件表面纹理特征分析
2.1. “16点纹理圆” 模型。
该模型的计算方法是通过再被测零件上按上述方法依次绘制出16个直径统一,大小适中的“纹理圆”,并在这些所绘制出的“纹理圆”上统计整合出S(dB)(直径像素灰度值标准差)、Z(特征参数)、O(x,y)(圆心坐标) 等参数的具体数值,具体的数据定义和参数说明如下:
2.2.基于“16点纹理圆”模型的纹理特征分析。
之所以要在对零件的纹路识别处理上引入“16点纹理圆”模型的理念,是因为在实际的机械零件制造过程中,负责切割打磨的道具不但会受到自身性质的影响,还会偶发性的受到环境中各类因素的突发性影响,这就会使所加工出来的零件在其纹路上也会表现出一些不确定性,此时“16点纹理圆”模型的理念的引入,就很好的解决了这种偶发性的数据偏差。
现就对如今较为常见的4种零件加工工艺进行分析。
2.2.1. “磨削平面纹理”特征分析。
整个零件表面呈 “斑点状”,且纹理圆的方向性不是很强。
2.2.2. “车削端面纹理”特征分析。
该纹理近似“圆形”,由于在对其进行统计分析时容易出现较大误差,所以在具体的数据处理阶段需对相关资料进行筛选。【4】
2.2.3.“铣削平面纹理”特征分析。
纹理结果是一种“螺旋型”的纹路,并且该种工艺所加工的零件在统计分析中的随意性较强且没有特定的范围。
2.2.4. “刨削平面纹理”特征分析。
“直条形” 纹理,由于零件表面的纹理方向较近,为了减少误差,就要适时选择参数较好的纹理圆来计算Z(特征参数)。
3.基于16点纹理圆模型的加工工艺识别
3.1.利用算法描述与流程图。
本次课题性研究所利用的探究手法是大连调取相关实验数据,再引进新型计算公式,得出了一种新型的识别机械零件加工工艺的算法。
3.2.采用部分实验数据与结果分析。
表1为某零件上的一个“纹理圆”的直径像素灰度值的标准差。
通过一系列的相关测试,结果表明该零件所扫描图像的纹理特征在整体上呈现出“点斑状”, 表明该零件的加工工艺是“磨削”型且与实际的加工工艺温和。而这恰恰与新型“16点纹理圆理论模型”的计算结果是一致的。【5】说明“16点纹理圆理论模型”具有一定的可信度。
4.结语
本文通过对以往零件工艺判断手法的分析发现了其中的不足。而在此基础上建立起了一套新型的“16点纹理圆模型”,并由此提出了一种新型的机械零件工艺识别法。该种算法不但解决了零件偶发性误差的问题,同时也大幅度强化了工艺判断的过程,具有较大的应用前景与推广意义。
参考文献
[1] 张佳阳,张志胜,史金飞等.一种机械零件表面加工工艺的自动识别方法研究[J].仪器仪表学报,2010,31(8):1763-1768
[2] 孙保友.影响机械零件表面加工质量的因素及改善表面质量对策[J].中外企业家,2010,(6):174-175
[3] 于大雷.对金属切削机床机械零件表面加工成形原理的探析[J].中国科技纵横,2012,(12):106-106
[4] 顾焱,艾宏明.机械零件表面光整加工的常用方法[J].科学时代 ,2013,(10)
[5] 梁馨,王永平,彭慧敏等.机械零件表面应力等值线表示方法研究[J].机械制造与自动化,2007,36(3):83-84
关键词:机械加工;纹理圆;纹理特征;纹理提取;加工工艺
所谓的纹理分析技术其实质上是一种基于图像处理与模式识别双重功能的一种新型分析手段,而它的分析原理则是利用一定的图像处理技术从被检测物件上提取出物件固有的纹理特征,然后再通过对这些特征的识别处理从而获得被测物件的定性描述的过程。在现今的机械零件加工工艺中, 零件表面所产生的纹理虽然在整体上表现出某种规律性的变化,但是其局部却又是十分随意的。
其实不论是对于零件的纹理识别,还是对于识别之后的数据处理,这些复杂的工序都离不开计算机的辅助,现如今,计算机对于机械零件表面的纹理分析与识别已经成为众多学者探讨研究的课题。以往对于机械零件的区分,都是采用计算机对于图像的识别处理技术,先由计算机识别器通过多次扫描处理将零件的所有局部纹理都统一存入计算机中,然后通过计算机的图像快速匹配技术将之前扫描所得到的区域性图像整合拼接起来,这样才可以识别出机械零件的全貌。而这一切都离不开计算机的全程参与。【1】
针对以往这种零件识别技术缓慢繁琐的问题,本文就将讨论如何单从区分机械零件表面的加工工艺就可以快速地区分机械零件的方法。目前对于这种新型识别方法的理论研究还比较少,所以为了解决传统纹理识别方法不能有效地分析机械零件纹理这一困局,此次研究通过考察大量经过不同处理工艺所加工的机械零件产品,在对其零件表面纹理分析的基础上,大胆建立了一种名为“16点纹理圆模型”的计算方法,同时还突破性的提出了一种识别各类加工手段的函数算法。
1.机械零件表面纹理特征提取
在工厂加工各类机械零件时,由于切割刀具会因各种外界因素的干扰而在实际的行径过程中会出现一些微妙的偏离,而这种微妙的偏离就会在被打磨零件上形成某种具有一定走向的特殊纹路,并且这种纹路在零件的表面会表现出某种规律性。【2】为了更好的获得零件局部的纹理特征,自此便引入了一种叫做“纹理圆”的思想。
纹理圆示意图是一个通过车削工艺加工而成的零件圆端面图, 他的纹理方向为螺旋型,而以零件上某点为圆心,以一定长度为直径在零件上做圆所得到的圆圈,就被称为“纹理圆”。
在这个人为的“纹理圆”上,就有:
(其中dB:角度为B的直径。B=π/m,2π/m,…mπ/m。在所绘“纹理圆”的每条直径上,每隔一个像素长度取一点,共2w+1个像素点,这些像素点灰度值为fB(i),像素坐标为(xB(i),yB(i)))
当得到上述所有相关数据时,运用“双线性插值法” 计算出所绘“纹理圆”直径上的各个像素点灰度值fB(i), 然后再通过这些计算出的像素灰度值得出标准差S(dB),而其最小值所对应的那条直径所构成的角度H,就是此“纹理圆”的整体纹理方向。【3】
2.机械零件表面纹理特征分析
2.1. “16点纹理圆” 模型。
该模型的计算方法是通过再被测零件上按上述方法依次绘制出16个直径统一,大小适中的“纹理圆”,并在这些所绘制出的“纹理圆”上统计整合出S(dB)(直径像素灰度值标准差)、Z(特征参数)、O(x,y)(圆心坐标) 等参数的具体数值,具体的数据定义和参数说明如下:
2.2.基于“16点纹理圆”模型的纹理特征分析。
之所以要在对零件的纹路识别处理上引入“16点纹理圆”模型的理念,是因为在实际的机械零件制造过程中,负责切割打磨的道具不但会受到自身性质的影响,还会偶发性的受到环境中各类因素的突发性影响,这就会使所加工出来的零件在其纹路上也会表现出一些不确定性,此时“16点纹理圆”模型的理念的引入,就很好的解决了这种偶发性的数据偏差。
现就对如今较为常见的4种零件加工工艺进行分析。
2.2.1. “磨削平面纹理”特征分析。
整个零件表面呈 “斑点状”,且纹理圆的方向性不是很强。
2.2.2. “车削端面纹理”特征分析。
该纹理近似“圆形”,由于在对其进行统计分析时容易出现较大误差,所以在具体的数据处理阶段需对相关资料进行筛选。【4】
2.2.3.“铣削平面纹理”特征分析。
纹理结果是一种“螺旋型”的纹路,并且该种工艺所加工的零件在统计分析中的随意性较强且没有特定的范围。
2.2.4. “刨削平面纹理”特征分析。
“直条形” 纹理,由于零件表面的纹理方向较近,为了减少误差,就要适时选择参数较好的纹理圆来计算Z(特征参数)。
3.基于16点纹理圆模型的加工工艺识别
3.1.利用算法描述与流程图。
本次课题性研究所利用的探究手法是大连调取相关实验数据,再引进新型计算公式,得出了一种新型的识别机械零件加工工艺的算法。
3.2.采用部分实验数据与结果分析。
表1为某零件上的一个“纹理圆”的直径像素灰度值的标准差。
通过一系列的相关测试,结果表明该零件所扫描图像的纹理特征在整体上呈现出“点斑状”, 表明该零件的加工工艺是“磨削”型且与实际的加工工艺温和。而这恰恰与新型“16点纹理圆理论模型”的计算结果是一致的。【5】说明“16点纹理圆理论模型”具有一定的可信度。
4.结语
本文通过对以往零件工艺判断手法的分析发现了其中的不足。而在此基础上建立起了一套新型的“16点纹理圆模型”,并由此提出了一种新型的机械零件工艺识别法。该种算法不但解决了零件偶发性误差的问题,同时也大幅度强化了工艺判断的过程,具有较大的应用前景与推广意义。
参考文献
[1] 张佳阳,张志胜,史金飞等.一种机械零件表面加工工艺的自动识别方法研究[J].仪器仪表学报,2010,31(8):1763-1768
[2] 孙保友.影响机械零件表面加工质量的因素及改善表面质量对策[J].中外企业家,2010,(6):174-175
[3] 于大雷.对金属切削机床机械零件表面加工成形原理的探析[J].中国科技纵横,2012,(12):106-106
[4] 顾焱,艾宏明.机械零件表面光整加工的常用方法[J].科学时代 ,2013,(10)
[5] 梁馨,王永平,彭慧敏等.机械零件表面应力等值线表示方法研究[J].机械制造与自动化,2007,36(3):83-84