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· 应用研究 · 曹志 良 图像处理技术在活塞销缺陷检测中的应用 59 图像处理技术在活塞销缺陷检测中的应用 曹志良 (巨化集 团公司职业技术学校，浙江 衢州 324004) 摘要：针对活塞销缺 陷图像的特点，对其缺 陷的提取技术进行 了研究，提 出了基于迭代的阈值构 造方法和基于数学形态学的边缘提取算法。针对在工作现场采集的活塞销缺陷进行数字成像， 结合 图像的变换、中值滤波、闽值分割、边缘检测、特征提取、模式识别等算法，通过适-5的处理和 分析，对活塞销缺陷进行了自动检测与识别，最终实现了对缺陷的机器 自动识别。 关键词 ：活塞销 ；缺陷；预处理 ；图像识别 中图分类号：TH16 文献标识码 ：A 文章编号：1672—1616(2011)13—0059—04 活塞销在使用过程 中可能会产生各种形式的 损坏，影响零件 的使用性能，甚至会给生产带来重 大的隐患，所以故障诊断一直是企业非常重视的一 个环节。在工业 自动化生产过程中，数字图像处理 技术的应用已经成为实现产品质量监控和故障诊 断的有效方法之一。本文尝试将图像识别技术应 用于机械零件质量检测 中。 如何对机械设备零部件常见的故障模式进行 图像识别是笔者要解决的问题，为此采用的研究方 法是运用 MATLAB二次开发的可视化科学计算 软件进行图像处理及识别。产品或机械设备零部 件常见的故障主要有擦伤、疲劳、腐蚀、压痕等。而 图2 截取的缺陷原 图 这些故障的形状特征主要表现为较规则的矩形、线 1．1 图像的灰化 状、凹坑状、树枝状、不规则块状 。以活塞销为对 通过光度学的研究结果表 明，色彩都可 以用 象，对较规则的矩形类故障模式进行识别，是本文 红、绿、蓝这 3种颜色并按一定的比例混合而成 。 的主要研究内容。 三基色R，G，B与亮度的关系从理论上来讲，等量 的三基色 尺，G，B相加可以得到 白色。图3为灰 1 缺陷图像预处理 化后的结果。可将 24位的彩色图片利用亮度公式 本文以活塞销为例来说明缺陷图像处理，原零 进行灰化处理 ¨ J： 件如图1所示。截取其有缺陷部分，其特征为矩形 Y ：0．222R +0．707G +0．071B (1) 类缺陷，缺陷不均匀地分布在其表面，如图2所示。 式中：R表示红色；G表示绿色；B表示蓝色 。 1．2 灰度变换 由图像对数变换前后的效果比较可知，对数变 换确实能够扩展低值灰度，并压缩高值灰度，使低 值灰度的图像细节更容易看清。虽然指数变换可 以扩展低值灰度 ，压缩高值灰度 ，也可以扩展高值 图 】 活塞销局部 图 灰度，压缩低值灰度，但是由于与人的视觉特性不 收稿 日期：2010 12 27 作者简介：曹志 良(1966一)，男，浙江江山人，巨化集团公司职业技术学校讲师，主要