摘要：随着科技的不断发展，机械制造行业对产品质量的要求越来越高。在机械加工过程中，零件表面的微小缺陷往往会影响到产品的性能和使用寿命。因此，如何有效地检测这些表面微缺陷，提高产品质量，成为当前制造业面临的重要问题。基于机器视觉的检测方法因其非接触、高效、准确等优点，逐渐成了解决这一问题的有效手段。

机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过计算机对图像进行处理和分析，实现对物体的识别、定位、测量等功能。机器视觉系统主要由光源、相机、图像采集卡、图像处理软件等组成。通过将光源照射到被测物体表面，相机采集反射或透射的光信号，形成图像，然后通过图像处理软件对图像进行分析，从而实现对零件表面微瑕疵的检测。

1从机器视觉中获取零件曲面的方法 引入机器视觉和获取零件表面图像，以达到精确测量零件表面微观缺陷的目的。针对机械视觉领域的实际需要，构建了一套集成了工业摄像机、采集设备和照明光源的扫描仪系统。在测试对象的表面色彩和扫描要求的基础上，选用日光灯、LED灯和卤素灯。然后，选取典型的深色调零件样本，选取6500—7500K波段的白光LED为发光源，以更直接地捕获深色零件的微小瑕疵，提升其成像质量。在实践中，选用适当的控制装置，寻求适当的光照和零度角，采用适当的打光方法，可以有效地减少被加工零件的反射。通过以上方法，获得了被测物体的表面图像。

2零件微小瑕疵区的提取和处理 在对已有的零件进行检测时，对零件进行了阈值分割，并对其进行了局部化处理。该方法首先要对所获取的原图进行滤波，以消除影响检测结果的相关性和噪音对检测结果的影响。对已进行了以上处理的图像进行栅格化划分，从图像的最大连通域中抽取出最大的连通域，获取定点的坐标，画出坐标的最小外切矩阵，在已画出的影像上填补已画出的新的图像。在此基础上，对切削加工中的扰动进行了提取，获得了对切削零件表层微小瑕疵的判定因素。在这些基础上，实现了对被切削零件的微小瑕疵区的检测和处理。

3零件表面微瑕疵灰度性质点匹配 基于以上的设计思想，假设所获取的零件曲面初始图像f（x，y）和被探测图像f1（x，y）的像素相等，通过对边界因子的抽取来把握各图像间的关联关系。同时，引入差分方法，约束和校验影像间的相似度，使影像f（x，y）和影像f1（x，y）的相似度到达一定的阈值，则该影像被标记为符合要求的影像，如果相反，则被视为被影像扫描过的加工零件，其表面有微小的瑕疵。通过以上方法，可对零件样本进行初步判断。

其中，R是用于计算相似性的结果，a是用于图像设定的因子，b是图像的真实系数。通过对各参数进行标准化，以达到高精确的图像质量匹配，减少图像灰度和照明等因素对图像质量的影响。

在此基础上，将基于机器视觉的微小瑕疵特征抽取算法，从三个层面实现对微小瑕疵的识别。为了检验本文提出的理论和技术，本文选取了一个具有代表性的大型机器零部件的生产和加工企业作为研究对象，根据本文提出的研究思路，建立了相应的实验瑕疵区域。根据该方程，选取图像的各个部分的颜色，并根据该方程对图像进行裁剪。在数据的提取中，依据影像的清晰程度，将影像转换为易于自动化的解析与辨识的格式，利用背景灰阶反转方法，通过尺度转换各像素的灰度级，达到目标的灰度正向化，从而达到对灰度区的插值。利用该方法对插值后的图像进行了放大处理，消除了由于光照、温度变化和摄像机位置等因素引起的暗斑和暗点。通过以上方法，将已有的归一化系数与原图像进行对比，获得微观瑕疵点，实现了零件表面微观瑕疵的自动识别。

4对比实验 本文将机器视觉理论引入到微细疵的诊断中，并从三个角度对微细疵进行设计。为了检验本文所提出的理论和方法，选取了一个区域内的一家大型机器零部件的生产和加工企业，进行了比较实验。实验之前，选取多个已经完工的、含微观瑕疵的零部件，以手工方式进行测试，既困难又不准确，难以达到企业提出的高品质生产需求。针对这一问题，结合所提出的设计理论与实践需要，以一台数控机床为研究对象，建立了相应的实验平台。

然后选取具有孔洞、裂纹、崩烂、起层及磨损等微小缺陷的机加工零部件为实验试样。采用该方法对零件进行测量时，必须引入机器视觉，对零件进行扫描，并获取零件表面的图像。基于该模型，对被加工后的零件进行微观瑕疵区的提取，并根据规程对其进行相应的瑕疵信息的分析，并将其与零件表面的微瑕疵特征点进行匹配，实现批量样本的无损识别。针对实验中存在的比对问题，本项目提出了一种新的基于HSV色彩空间和一种改进的FasterR-CNN算法的新算法，并针对上述两种算法的工作要求，分别采用相应的算法实现相应的样品的微观瑕疵检测。将测试的数据进行统计分析，并以此为比较实验的最后结论。

由表2给出的实验数据可知，与常规的检测方式相比较，本项目所提出的新算法具有较高的准确性，既能实现对零件表面微观瑕疵的精确测量，又能准确地识别出零件的瑕疵类型，这种方法可以为机器制造业高品质的产品和产品的制作提供一定的技术支持。

5结束语 基于机器视觉的机械加工零件表面微瑕疵检测方法具有非接触、高效、准确等优点，能够满足现代制造业对产品质量的高要求。然而，由于表面微瑕疵的形状、尺寸和颜色等特点各异，检测过程仍然存在一定的挑战。因此，未来的研究应继续关注机器视觉技术的发展趋势，不断优化检测算法和方法，提高检测的准确性和可靠性。