[发明专利]基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法

权利要求书

1.一种基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，其特征在于，所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法采用高斯滤波预处理去除干涉图像噪声；应用图像自相关分析法计算图像的二阶统计特征，提取出i方向10个像素偏移量的统计特征曲线；归结不同粗糙度下统计特征曲线的曲线变化，多项式拟合求取曲线最大曲率；应用最小二乘法拟合曲线最大曲率与粗糙度变化之间的函数关系，得到曲率随粗糙度变化的函数方程；

所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法通过激光干涉装置获取研磨工艺下的激光干涉图像，提出基于自相关特征的最大曲率算法处理干涉图像，提取统计特征参数线性图像的最大曲率，把曲率值带入粗糙度函数模型中获得测量工件的粗糙度；

经过准直后的激光通过柱面镜及分光镜集中到被测表面为一条扫描线，经过被测量面反射后的激光穿过Savart双折射晶体产生光程差并发生自相干干涉，最终通过CCD相机靶面接收到干涉光信号，并转化为电信号获得激光干涉图像；获取干涉图像后通过预处理提取出干涉光斑图像，然后通过计算其自相关特征并提取其特征曲线的曲率，最后拟合曲率与粗糙度之间的函数关系式，通过干涉图像计算粗糙度值。

2.如权利要求1所述的基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，其特征在于，所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法的图像预处理具体包括：

首先，对原始图像进行高斯滤波去除噪声后根据自适应阈值分割的方式对上下光斑图像进行分割处理，然后对上下光斑图像进行腐蚀、膨胀操作确定上下光斑位置，最终上下光斑图像叠加后重叠的矩形区域为有效光斑区域，从原始图像上截取有效的干涉区域。

3.如权利要求1所述的基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，其特征在于，所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法到图像分析领域的基于光强分布的自相关函数如下：

其中M和N表示干涉图像像素尺寸，I(i,j)为干涉图像上(i,j)像素位置的光强强度，Iavg为整幅干涉图像所有光强值的平均值，l和m分别表示光强值在i和j方向的像素偏移量；

对上述公式进行归一化处理后得到如下公式：

选取在i和j方向0～10个像素偏移量，通过归一化自相关函数的处理得到的三维分布图。

4.如权利要求1所述的基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，其特征在于，所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法的自相关函数的曲率的曲线方程为y＝f(x)的曲线y满足在定义域内二阶可导，则曲线y的曲率求取公式为：

y′为曲线y曲线函数的一阶导函数，y″为曲线y曲线函数的二阶导函数，K为曲线y的曲率函数。

5.如权利要求1所述的基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法，其特征在于，所述基于干涉图像自相关值曲率特征的表面粗糙度测量方法的曲率与粗糙度的函数采用指数函数作为基函数，基函数：

y＝ae^bx+c；

对自相关函数的曲线斜率K与粗糙度Ra进行拟合，拟合后的自相关函数曲线斜率K与粗糙度Ra之间的函数关系式为：

K＝0.06744+0.1048×e^-26.75Ra；

取反之后的函数为：

Ra＝-0.0843-0.0374×ln(K-0.06744)；

在计算粗糙度值时先计算工件干涉图像自相关函数i方向偏移曲线的最大曲线斜率，把曲线斜率值带入公式中得到工件表面的粗糙度值。