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【摘 要】先对机械加工零件表面纹理缺陷出现的原因及监测工作的重要性作简要的论述，进而系统分析综述机械加工零件表面纹理缺陷检测技术的应用要点及策略，包括图像识别检测法、表面纹理特征检测、表面纹理缺陷的提取及检测结果分析。
【关键词】机械加工零件;表面纹理;缺陷
机械加工零件极易因为受到操作因素和设备因素而出现表面纹理缺陷问题，导致零件质量受损，无法满足实际应用需求。随着近年来机械加工技艺的提升和缺陷检测技术的发展，机械加工零件表面纹理缺陷检测在机械加工零件中越来越常见，通过应用多种缺陷检测技术可以全面检查机械零件存在的质量问题，并针对具体的故障问题制定有效合理的解决对策。因此，为确保机械加工精度与质量，进一步明确和掌握机械加工零件表面纹理缺陷检测技术应用要点及策略尤为必要。
1.机械加工零件表面纹理缺陷出现原因与检测的重要性
导致机械加工零件出现表面纹理缺陷的原因主要是设备因素和外部因素。在设备因素方面，所使用的设备可以直接影响和决定加工零件的质量，若所使用的加工机械年限较长，则加工零件出现质量问题的风险更高[1]。另外，若没有及时对设备进行保养维修，或保养维修效果不佳也会导致机械零件缺陷率增大。在外部因素方面，比如工作人员加工过程中存在不当操作行为极易导致零件表面出现划痕，再比如日常加工管理不到位时也会导致加工零件出现质量问题，严重时出现加工设备破坏的情况。除此之外，生产加工流程也是导致机械加工零件出现表面纹理缺陷的常见原因，往往一个加工零件需要经过多个流程才可完成，加工过程中若某一个环节存在故障问题则势必加大零件表面缺陷问题的概率。
往往加工生产的机械零件需要满足不同设备的运行需求，规格不相同的零件纹理间差别较大。同时在设计过程中未充分考虑零件加工因素，均会导致表面纹理缺陷发生可能性增大，在后续运行过程中会影响机械设备的整体运行质量。因此，在开展机械零件加工过程中，相关的工作人员不仅要严格按照相关的規范流程开展零件加工工作，更要给予机械加工零件表面纹理缺陷检测充分的重视，积极开展检测工作，以此保证和提升所加工零部件的质量，减少或避免零件表面纹理缺陷问题的出现。
2.机械加工零件表面纹理缺陷检测技术应用要点与策略
2.1图像识别检测法的应用要点与策略
图像识别检测法是机械加工零件表面纹理缺陷检测的常用技术，实际应用有显著的优势，应用广泛。使用图像识别检测法开展加工零件表面纹理缺陷检测时，主要借助的设备包括感应电子元件的摄像机、荧光光源系统及显微镜，零件纹理图像采集则需要借助计算机软件来实现。在计算频谱对象过程中主要使用FFT算法，同时借助滤波器强化所采集到的背景图像，在此基础上对零件表面缺陷图像开展全面的检查分析，进而准确判定表面缺陷所产生的原因。待前期工作完成后即可以还原处理背景图像，使用傅里叶反变换法，通过应用傅里叶反变换法可以将零件表面缺陷图像转化为图形，这种图形可以直接用肉眼观察[2]。实际开展纹理图像分析时，工作人员需要对图像分割技术有充分的了解和掌握，并保证背景图像分割的规范性与准确性，并采取合适的技术方法加工处理图像信息。通过规范操作可以获得清晰的加工零件表面纹理图像，这对于提升零件表面缺陷鉴别十分有利。长期的实践应用发现，傅里叶转换方法的优势集中体现在以下几点：①可准确分析零件表面缺陷信号;②确定零件表面缺陷的信号成分;③以正弦波和方波的方式来检测零件信号。基于这三点显著优势，不仅可以很大程度上降低零件表面缺陷的检测难度，同时也可以提升检测结果的准确性，应用优势十分明显。
2.2表面纹理特征检测要点与策略
机械零件加工过程中极易受到多种因素的影响，且这些因素会或多或少的导致加工零件出现缺陷。比如在加工过程中若采用磨削工艺开展零件处理，极易对零件表面产生损伤，且一些损伤不易被肉眼察觉，后续应用过程中会加大故障风险。图像检测技术的应用可以收集无法被肉眼察觉的缺陷，并在此基础上使用傅里叶变换法来得到精准的分析结果。通常情况下加工零件所出现的纹理缺陷方向多是垂直的，图像识别检测技术可以很大程度上提升图像像素频率幅度值，对后续开展全面的缺陷检测十分有利。更为重要的一点是，作为一种常用的线形转换方法，傅里叶变换方法可以将零件的各种信息集中体现至背景中，工作人员可以直接观察零件表面纹理缺陷而做出正确的判定。在应用零件表面纹理特征技术开展检测工作时需要注意一点，即需要借助频域滤波器来对频谱能量作抑波处理，以便更好的提升识别图像的系数[3]。总的来说，机械加工零件表面纹理缺陷的检测需要严格遵循如下流程：确定检测对象→信息获取→处理分析与特征提取→分类识别与判断→计算并输出结果。
鉴于零件表面缺陷特征提取有一定的难度，且极易受到其他因素的影响。因此，实际开展此项工作时需要给予充分的重视，并把控好其中所需要注意的事项。①零件生产过程中所出现的表面纹理缺陷与正常零件的纹理有较大的不同，尤其是方向与正常零件纹理不同，实际检测时需要注意;②通常情况下零件表面纹理缺陷均会出现均匀分布这一特点，但方向性较为欠缺。因此，实际检测时要尽量使用滤波器，以此对表面纹理进行过滤处理，在过滤过程中判别频谱能力。
2.3表面纹理提取要点与策略
待使用滤波器完成零件表面纹理缺陷图像处理后，即可使用阈值分割法来合理分割缺陷纹理，即划分图像的像素点。比如在纹理图像处理中，若原始图像的函数表达为f（x，y），而后找出函数中的特征值，并以这一特征值作为分界线，开展图像分割处理，最终实现分解图像的目的。这种图像分解方法具有稳定和简单的特点，在大规格目标图像划分中有良好的应用效果。实践应用发现，在提取零件表面纹理缺陷的过程中，通过使用阈值分割法虽然可以有效分割图像，脱离缺陷纹理图像，但图像中的噪音会产生噪音点，对图像分析结果的精准性有较大的影响[4]。因此，针对这一局限性，待缺陷图像脱离主图像后，还需要使用阈值分割法，将影响分析结果、无分析价值的纹理元素加以剔除，以此实现消除噪音点的目的。此过程中可以将开运算方法应用到图像滤波中，使用形态学消除图像的边界点，以确保图像两侧边界可以得到不断的收缩。最后对纹理图像做膨胀处理，最大限度充实物体的空洞部分，促使图像更加的平滑。
2.4检测结果分析要点
通过共生矩阵方法计算零件表面纹理缺陷的特征向量，而后对所获得的数据信息和图像数据进行统计分析，根据需求作相应的处理，明确零件表面纹理缺陷的产生原因。最后提出零件表面纹理缺陷的解决方案，并做好相应的预案，以此提升零件表面纹理缺陷的预处理能力。在零件纹理缺陷检测与处理过程中，数据的计算是核心工作，务必保证数据计算的准确性。
3.结语
通过积极开展机械加工零件表面纹理缺陷检测工作，可以很大程度上减少机械零部件的故障率，提升机械加工质量。实际使用相关检测技术与计算方法时，要把控其中的应用要点，有针对性的控制零件表面纹理缺陷，从而确保零件加工质量。
参考文献：
[1]管声启，陈永当，师红宇.基于仿生视觉感知的机械零件表面缺陷检测[J].软件，2018，039（11）：55-57.
[2]周友行，马逐曦，石弦韦，等.HSI颜色空间下的直线导轨表面缺陷检测方法[J].中国机械工程，2019，030（18）：2179-2184.
[3]张亚洲，卢先领.基于改进相干增强扩散与纹理能量测度和高斯混合模型的导光板表面缺陷检测方法[J].计算机应用，2020，357（05）：309-316.
[4]李海洋，李巧霞，王召巴，等.金属材料表面缺陷的激光超声检测技术[J].火力与指挥控制，2019，044（08）：61-64.
（作者单位：北京空间机电研究所）
【关键词】机械加工零件;表面纹理;缺陷
机械加工零件极易因为受到操作因素和设备因素而出现表面纹理缺陷问题，导致零件质量受损，无法满足实际应用需求。随着近年来机械加工技艺的提升和缺陷检测技术的发展，机械加工零件表面纹理缺陷检测在机械加工零件中越来越常见，通过应用多种缺陷检测技术可以全面检查机械零件存在的质量问题，并针对具体的故障问题制定有效合理的解决对策。因此，为确保机械加工精度与质量，进一步明确和掌握机械加工零件表面纹理缺陷检测技术应用要点及策略尤为必要。
1.机械加工零件表面纹理缺陷出现原因与检测的重要性
导致机械加工零件出现表面纹理缺陷的原因主要是设备因素和外部因素。在设备因素方面，所使用的设备可以直接影响和决定加工零件的质量，若所使用的加工机械年限较长，则加工零件出现质量问题的风险更高[1]。另外，若没有及时对设备进行保养维修，或保养维修效果不佳也会导致机械零件缺陷率增大。在外部因素方面，比如工作人员加工过程中存在不当操作行为极易导致零件表面出现划痕，再比如日常加工管理不到位时也会导致加工零件出现质量问题，严重时出现加工设备破坏的情况。除此之外，生产加工流程也是导致机械加工零件出现表面纹理缺陷的常见原因，往往一个加工零件需要经过多个流程才可完成，加工过程中若某一个环节存在故障问题则势必加大零件表面缺陷问题的概率。
往往加工生产的机械零件需要满足不同设备的运行需求，规格不相同的零件纹理间差别较大。同时在设计过程中未充分考虑零件加工因素，均会导致表面纹理缺陷发生可能性增大，在后续运行过程中会影响机械设备的整体运行质量。因此，在开展机械零件加工过程中，相关的工作人员不仅要严格按照相关的規范流程开展零件加工工作，更要给予机械加工零件表面纹理缺陷检测充分的重视，积极开展检测工作，以此保证和提升所加工零部件的质量，减少或避免零件表面纹理缺陷问题的出现。
2.机械加工零件表面纹理缺陷检测技术应用要点与策略
2.1图像识别检测法的应用要点与策略
图像识别检测法是机械加工零件表面纹理缺陷检测的常用技术，实际应用有显著的优势，应用广泛。使用图像识别检测法开展加工零件表面纹理缺陷检测时，主要借助的设备包括感应电子元件的摄像机、荧光光源系统及显微镜，零件纹理图像采集则需要借助计算机软件来实现。在计算频谱对象过程中主要使用FFT算法，同时借助滤波器强化所采集到的背景图像，在此基础上对零件表面缺陷图像开展全面的检查分析，进而准确判定表面缺陷所产生的原因。待前期工作完成后即可以还原处理背景图像，使用傅里叶反变换法，通过应用傅里叶反变换法可以将零件表面缺陷图像转化为图形，这种图形可以直接用肉眼观察[2]。实际开展纹理图像分析时，工作人员需要对图像分割技术有充分的了解和掌握，并保证背景图像分割的规范性与准确性，并采取合适的技术方法加工处理图像信息。通过规范操作可以获得清晰的加工零件表面纹理图像，这对于提升零件表面缺陷鉴别十分有利。长期的实践应用发现，傅里叶转换方法的优势集中体现在以下几点：①可准确分析零件表面缺陷信号;②确定零件表面缺陷的信号成分;③以正弦波和方波的方式来检测零件信号。基于这三点显著优势，不仅可以很大程度上降低零件表面缺陷的检测难度，同时也可以提升检测结果的准确性，应用优势十分明显。
2.2表面纹理特征检测要点与策略
机械零件加工过程中极易受到多种因素的影响，且这些因素会或多或少的导致加工零件出现缺陷。比如在加工过程中若采用磨削工艺开展零件处理，极易对零件表面产生损伤，且一些损伤不易被肉眼察觉，后续应用过程中会加大故障风险。图像检测技术的应用可以收集无法被肉眼察觉的缺陷，并在此基础上使用傅里叶变换法来得到精准的分析结果。通常情况下加工零件所出现的纹理缺陷方向多是垂直的，图像识别检测技术可以很大程度上提升图像像素频率幅度值，对后续开展全面的缺陷检测十分有利。更为重要的一点是，作为一种常用的线形转换方法，傅里叶变换方法可以将零件的各种信息集中体现至背景中，工作人员可以直接观察零件表面纹理缺陷而做出正确的判定。在应用零件表面纹理特征技术开展检测工作时需要注意一点，即需要借助频域滤波器来对频谱能量作抑波处理，以便更好的提升识别图像的系数[3]。总的来说，机械加工零件表面纹理缺陷的检测需要严格遵循如下流程：确定检测对象→信息获取→处理分析与特征提取→分类识别与判断→计算并输出结果。
鉴于零件表面缺陷特征提取有一定的难度，且极易受到其他因素的影响。因此，实际开展此项工作时需要给予充分的重视，并把控好其中所需要注意的事项。①零件生产过程中所出现的表面纹理缺陷与正常零件的纹理有较大的不同，尤其是方向与正常零件纹理不同，实际检测时需要注意;②通常情况下零件表面纹理缺陷均会出现均匀分布这一特点，但方向性较为欠缺。因此，实际检测时要尽量使用滤波器，以此对表面纹理进行过滤处理，在过滤过程中判别频谱能力。
2.3表面纹理提取要点与策略
待使用滤波器完成零件表面纹理缺陷图像处理后，即可使用阈值分割法来合理分割缺陷纹理，即划分图像的像素点。比如在纹理图像处理中，若原始图像的函数表达为f（x，y），而后找出函数中的特征值，并以这一特征值作为分界线，开展图像分割处理，最终实现分解图像的目的。这种图像分解方法具有稳定和简单的特点，在大规格目标图像划分中有良好的应用效果。实践应用发现，在提取零件表面纹理缺陷的过程中，通过使用阈值分割法虽然可以有效分割图像，脱离缺陷纹理图像，但图像中的噪音会产生噪音点，对图像分析结果的精准性有较大的影响[4]。因此，针对这一局限性，待缺陷图像脱离主图像后，还需要使用阈值分割法，将影响分析结果、无分析价值的纹理元素加以剔除，以此实现消除噪音点的目的。此过程中可以将开运算方法应用到图像滤波中，使用形态学消除图像的边界点，以确保图像两侧边界可以得到不断的收缩。最后对纹理图像做膨胀处理，最大限度充实物体的空洞部分，促使图像更加的平滑。
2.4检测结果分析要点
通过共生矩阵方法计算零件表面纹理缺陷的特征向量，而后对所获得的数据信息和图像数据进行统计分析，根据需求作相应的处理，明确零件表面纹理缺陷的产生原因。最后提出零件表面纹理缺陷的解决方案，并做好相应的预案，以此提升零件表面纹理缺陷的预处理能力。在零件纹理缺陷检测与处理过程中，数据的计算是核心工作，务必保证数据计算的准确性。
3.结语
通过积极开展机械加工零件表面纹理缺陷检测工作，可以很大程度上减少机械零部件的故障率，提升机械加工质量。实际使用相关检测技术与计算方法时，要把控其中的应用要点，有针对性的控制零件表面纹理缺陷，从而确保零件加工质量。
参考文献：
[1]管声启，陈永当，师红宇.基于仿生视觉感知的机械零件表面缺陷检测[J].软件，2018，039（11）：55-57.
[2]周友行，马逐曦，石弦韦，等.HSI颜色空间下的直线导轨表面缺陷检测方法[J].中国机械工程，2019，030（18）：2179-2184.
[3]张亚洲，卢先领.基于改进相干增强扩散与纹理能量测度和高斯混合模型的导光板表面缺陷检测方法[J].计算机应用，2020，357（05）：309-316.
[4]李海洋，李巧霞，王召巴，等.金属材料表面缺陷的激光超声检测技术[J].火力与指挥控制，2019，044（08）：61-64.
（作者单位：北京空间机电研究所）