维普资讯 http://www.cqvip.com
・应用研究・ 王慧英 图像识别技术在齿轮质量检测中的应用 ７３ 图像识别技术在齿轮质量检测中的应用 王慧英 （巨化集团公司培训中心职技校，浙江衢州 ３２４００４） 摘要：针对齿轮缺陷的评定问题，利用计算机图像识别技术，对缺陷部位进行数字成像、图像预处 理、图像分析和特征提取，在此基础上，对典型缺陷进行了模式识别。应用先进的数字图像处理 技术是实现产品质量监控和故障诊断的有效方法。 关键词：零件；缺陷；预处理；图像识别 中图分类号：ＴＨ１３２．４１ 文献标识码：Ｂ 文章编号：１６７２—１６１６（２００７）１７—００７３—０４ 齿轮在使用过程中将出现各种故障模式，不同 的故障模式需要不同的维修方法，因此判断出齿轮 属于哪种故障将有利于修理。随着现代计算机技 术、图像处理技术的发展，基于视频图像的测量、识 别和控制技术也得到了发展。在１二业自动化生产 过程中，数字图像识别技术已经逐渐成为实现产品 质量监控和故障诊断的有效方法之一。本文采用 图像处理与识别技术，对齿轮缺陷进行图像处理、 分析，并对图像特征提取的方法和图像自动识别的 方法进行分析。 图２截取的缺陷原图 １焊缝图像预处理 本文以齿轮齿面为例，对不规则缺陷进行图像 处理，原零件如图ｌ所示。由于零件图很大，研究 起来不够方便，因此截取其有缺陷部分，如图２所 示，特征为不规则的凹坑状，缺陷不均匀地分布在 轮齿表面。 １．１ 图像的灰化 进入计算机内存的图片色彩非常丰富，要重现 它是一件很不容易的事。然而，通过光度学的研究 结果表明：任何色彩都可以用红、绿、蓝这３种颜色 按一定的比例混合而成。 三基色尺（诏与亮度的关系从理论上来讲，等 量的三基色尺，Ｇ，ｔ３相加可以得到白色。但是，由 于人的视觉对其颜色敏感程度的差异，等量的 基 色混合不能得到白色，故其混合比例需要调整。 可将２４位的彩色图片利用亮度公式进行灰化 处理【１， ，如图３所示： Ｙ＝０．２２２Ｒ＋０．７０７Ｇ＋０．０７１Ｂ （１） １．２ 图像的平滑化 图像平滑的目的是为了消除噪声。噪声消除 的方法分为空间域、频率域，亦可以按线性平滑、非 线性平滑和自适应平滑来区别。 图１ 齿轮局部图 中值滤波的原理是用一个Ｎ×Ｎ的窗口 （Ｎ＝３，５，７，…）在图像上滑动，把窗口中像素的 收稿日期：２００７ ０６ ０６ 作者简介：王慧英（１９７４），女，浙江江ｌｌｉ人， 化集网公司培训巾心职技校讲师，主要从事机电工程的教学与科研Ｉ＝＝作。 维普资讯 http://www.cqvip.com
７４ ２００７年９月 中国制造业信息化第３６卷第１７期 造成的图像模糊。比较原始图像和经拉氏算子运 算的图像可以发现，图像模糊的部分得到了锐化， 特别足模糊的边缘部分得到了增强，边界更加明 显。似是，图像显示清楚的地方，经滤波后发生了 失真，这也是拉氏算子增强的一大缺点，如图５所 图３灰化后的结米 灰度值按升序或降序排列，取排列在正中间的灰度 值作为窗口中心所在像素的灰度值。中值滤波是 一种非线性滤波，它对消除脉冲噪声十分有效。使 用中值滤波器滤除噪声的方法有很多，其中呵以先 使用小尺度的窗口，然后逐渐加大窗口尺寸，当某 个像素的灰度值超过窗口中像素灰度值排序中间 的那个值，且达到一定水平时，则判断该点为噪声， 用灰度值排序中间的那个值来代替；否则还是保持 原来的灰度值。 １．３灰度变换 从图像对数变换前后的效果比较，可以知道， 对数变换确实能够扩展低值灰度，而压缩高值灰 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 展高值灰度，压缩低值灰度，但是由于与人的视觉 特性不太相同，因此不常采用。本文采用对数变换 来对图像进行预处理，如图４所示。 图４拉氏算子锐化图 １．４图像锐化 图像尖锐化处理用于增强图像的边缘及灰度 跳变部分，通常讲的勾边增强方法就是图像尖锐化 处Ｎ Ｅ３ｊ。拉氏算子图像锐化特点如下： 拉氏算子比较适用于改善因为光线的漫反射 示。 图５二值化后的结果 ２ 图像分析 图像分析可以看作是描述过程，主要是从图像 中提取有用的数据或信息，生成非图的描述结果， 这足当前图像处理与识别中的一个比较重要的内 容。图像分析与图像增强处理要求不同，它表现为 系统的最终输出是数值、符号，而不是图像。它也 不同于经典的模式识别，即不仅限于给景物中诸区 域在一定数日的已知类别内进行分类，还要给千变 万化和难以预测的复杂景物加以描述。图像分析 的内容分为二值化图像处理、图像边缘检测和图像 的分割等。 ２．１二值化图像处理 对于没有浓淡只有黑和白的图形、图像，由于 像素值取０，１，因而称之为二值图像¨４ｊ。二值化图 像处理在计算机图像处理中也占有非常重要的地 位。它是广泛研究的领域，也是在实用的图像处理 系统中常被采用的技术。 为了分析图像的特性，常常从图像中分离出对 象物，并为了图形和背景而采用二值化处理。图像 的二值化可根据下式的阈值处理来进行¨５ｊ。 ．．、 Ｉ１ ｆ（ｉ， ）≥ｔ ，１、， １ ０ ，’（ｉ，ｉ）＜ ｚ 通常，在处理结果的二值图像． （ｉ， ）中，值 为１的部分表示对象图形，值为０的部分表示背 景。数学形态学处理的对象主要是二值图像。对 图像进行二值操作后可以从图中提取所处理的边 维普资讯 http://www.cqvip.com
・应用研究・ 王慧英图像识别技术在齿轮质量检测中的应用 ７５ 缘。 ２．２图像边缘检测 边缘检测是图像处理中的重要内容。它对于 高层次的图像特征描述和图像理解、识别有着重要 的应用价值。边缘是图像的最基本特征，是指周围 像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集 合，能大大地减少所要处理的信息但是又保留了图 像中物体的形状信息。 在图像边缘的提取时，经常会有噪声和模糊现 象存在，检测到的边界可能会变宽或在某些点发生 间断，因此首先抽取出反映灰度变化的边缘点，然 后剔除某些边界点或填补边界间断点，并将这些边 缘连接成完整的边界线，这些边界线把图像分成不 同的区域，检测出边缘的图像就可以进行特征提取 和形状分析了。到目前为止，众多学者已经提出了 诸多边缘检测算法，如微分算子法、拉普拉斯高斯 算法、ｃａｎｎｙ法。 ａ．微分算子法。梯度算子是图像处理中最常 用的一次微分方法。导数算子具有突出灰度变化 的作用，因此可将导数值作为相应点的边界强度， 通过设置门限的方法，提取边界点集。 ｂ．拉普拉斯高斯算子法 ｊ。拉普拉斯高斯算 子法是一种二阶边缘检测方法。它是通过零点来 检测边缘的。其原理为，灰度缓变形成的边缘经过 微分算子形成一个单峰函数，峰值位置对应边缘 点；对单峰函数进行微分，则峰值处的微分值为０， 峰值两侧符号相反，而原先的极值点对应二阶微分 中的过零点，通过检测过零点即可将图像的边缘提 取出来。 ｃ．ｃａｎｎｙ法。ｃａｎｎｙ边缘检测是一种比较新的 边缘检测算子，具有良好的边缘检测性能，得到了 越来越广泛的应用。Ｃａｎｎｙ边缘检测法利用高斯 函数的一阶微分，它能在噪声抑制和边缘检测之间 取得较好的平衡。 ｃａｎｎｙ法边缘检测结果如图６所示。 ３图像识别技术 随着数字图像处理技术的发展和实际应用的 需求，出现了另一类问题，就是不要求其结果输出 是一幅完整图像的本身，而是将经过上述处理后的 图像，再经过分割和描述提取有效的图像特征，进 而加以判断分类，所以可以认为把图像进行区别、 分类就是图像识别。图像识别方法和应用十分广 泛。图像识别的研究对象基本上可概括为两大类： 一类是有直觉形象的，如图像、相片、图案、文字等 等；另一类是没有直觉形象ｌ斫只有数据或信息波 形，如语声、心电脉冲、地震波等等。图像识别研究 的目的是研制能够自动处理某些信息的机器系统， 以便代替人完成分类和辨识的任务。 图６ ｃａｎｎｙ法检测的结果 ３．１特征参数的选择 根据图像的具体情况进行具体分析，采用特定 的预处理方法得到图像形状特征［ 。根据图像特 征，把以下的４个参数作为模式样本的特征。 ａ．伸长度（Ｅ）。 Ｅ＝ ｉＴＩ８Ｘ Ｗ｛ ， ／ｑ ｝ 图形区域越呈细长形，Ｅ越小，当图形区域为 圆时，Ｅ＝１。 设方向码ａ 在３２， 轴上的分量分别是ｃｚ如， ａ 且（ｚ０， ｏ）是起始的坐标，则宽度： ｗ＝Ｆｌｌａｘ（∑（ｚｈ＋ｚｏ）一ｍｉｎ（∑（ｚ ＋ ０） ｋ＝ｌ ｋ＝ｌ 高度： ｗ＝Ｆｌｌａｘ（∑盘 ＋ ０）一ｍｉｎ（∑（ｚ ＋Ｙｏ） ｌ ｋ—ｌ ｂ．圆度（Ｃ）。 一 ４Ｔ 一 『－ 式中：链的长度Ｌ ＋ｎＯ，／２， 表示链中偶数 码的数目， 表示链码中奇数码的数目。 圆度用于描述图像形状与圆形的偏离程度。 在相同面积的条件下，图形区域边缘光滑且为圆 形，则周长最短，其圆度为１。图像形状越偏离圆 形，则Ｃ值越小。 ｃ．矩形度（尺） 尺 维普资讯 http://www.cqvip.com
７６ ２００７年９月 中围制造业信息化第３６卷第１７期 式中：Ｓ为圆形区域面积，Ｓ＝∑以 （ ｌ＋ 边缘处任取点，按照如下规律进行跟踪： ａ．每次只前进一步，步距为一个像素。 吉以 ， ＝ ＋“ 。 ｂ．当跨步由白区进入黑区时，以后各步项左 转，直到穿出黑区为止。 矩形度用于描述图像形状与矩形的偏离程度， 当图像形状为矩形时，Ｒ取最大值１。 ｃ．当跨步由黑区进入白区时，以后各步项右 转，直到穿出白区为止。围绕对象循环一周后，便 ｄ．凹凸度（Ａｕｔｏ）。 会回到起始点，那么所经过的轨迹便是对象的轮 Ａ ｔｏ： 廓 ３．２特征提取 对图像的形态特征参数进行提取，经常用到的 ４ 结束语 方法是数学形态学。数学形态学是一种应用于图 针对机械零件中常见的缺陷模式，以齿轮为研 像处理和模式识别领域的新的方法，常用它来处理 究对象，对不规则缺陷进行识别。本文利用Ｍａｔ— 与形状和结构有关的问题。数学形态学获取图像 ｌａｂ软件对获得的图像根据具体实际情况进行不同 形状信息有３种方法，即链码法标记图像、标号法 的预处理，得到较满意的结果，并在此基础上分析 标记图像和轮廓跟踪法标记图像。 了图像特征提取的方法和图像识别的方法。随着 轮廓跟踪是一种基于点相关的图像分割法，它 计算机技术、 于视觉的图像处理技术、模式识别 的计算通常分为两部分，先对图像点进行检测运 等领域的不断研究与发展，图像识别技术将会得到 算，然后再作跟踪运算，所以，它不需要对每个点进 更快的发展，并在检测的实时性和准确性方面有更 行相同的、复杂的运算，而只需要对某些点重复简 新的突破 ， 单的检测运算。 设图像是仅由黑色对象和白色背景组成的二 参考文献： 值图像，如图７所示。我们企图找出对象的边缘轮 ［１］ 邛丽丽 于图像识别的零件几何尺寸检测问题的研究 廓。 ［Ｍ］．长备：ｔ 林大学出版社，２００４． ［２］ ［Ｉ］ｌＩＪ１村秀 ．计钎：机图像处理［Ｍ］．金喜子，乔 双译．北 京：科学ｆＨ版社，２００４． ［３ Ｊ张成海，张铎现代［】动识别技术 应用［Ｍ］．北京：清华 人学出版社，２００４ ［４］ 阮秋琦数宁图像处卵学［Ｍ］．北京：电子工业出版社， ２００ Ｊ ［５］ 朱森元．数。＝＝图像处州技术及其 ：射线『ｆＩ的应用［Ｊ］．无损检 测，ｌ９８９，Ｉｌ（６）：ｌ６３一ｌ６６ ［６］查英，刘铁根，杜东图像识别技术在零件装配自动识别 中的Ｊ－ 川ｌＪ］（＇＊）ｎｉｐｕｔ（２ｒ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００６（５）：１７８—１８５． 图７用轮廓跟踪方法确定目标边界 ［７］ ］二敏，令启常，徐继涛，等．图像识别技术在油井射孔质量 轮廓跟踪方法为，将二值化后的图像，在靠近 榆洲中的应用［Ｊ］激光 红外，２００７（３）：２８１ ２８４． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｍａｇｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｔｈｅ Ｇｅａｒ Ｑｕａｎｔｉｔｙ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ ＷＡＮ（；Ｈｕｉ——ｙｉｎｇ （Ｊｕｈｕａ Ｇｒｏｕｐ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｑｕｚｈｏｕ，３２４００４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｇｅａｒ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，ｉｔ ｕｓｅｓ ｔｈｅ ｉｎ：ａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｔｏ ｄｅａｌ ｗｉｔｈ ａｎｄ ａｎ— ａｌｙｚｅ ｔｈｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｆｉｇｕｒｅ，ｐｉｃｋ ｕｐ ｔｈｅ ｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｉｓ ｐｒｏｃｅｓｓ，ｉｔ ｃａｎ ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈ ｔｈｅ ｔｙｐｉｃａｌ ｄｅｆｅｃｔ ｍｏｄｅ１．Ｔｈｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｏｆ ｉｍａｇｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｖａｌｉｄ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｓｕｐｅｒｖｉｓｅ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅ ｐｒｏｄｕｃｔ ｑｕａｌｉｔｙ ｗｉｔｈ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｔｉｃ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｓｐａｒｅ Ｐａｒｔｓ；Ｄｅｆａｕｌｔ；Ｄｅａｌ Ｗｉｔｈ ｉｎ Ａｄｖａｎｃｅ；Ｉｍａｇｅ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
