[发明专利]一种基于成像仿真的表面粗糙度检测方法及计算设备

说明书

本发明公开了一种基于成像仿真的表面粗糙度检测方法，适于检测待测工件的表面粗糙度，该方法在计算设备中执行，该方法包括：获取待测工件的表面图像；计算表面图像的特征指标值；根据预先确定的特征指标值与表面粗糙度的对应关系，确定待测工件的表面粗糙度。本发明一并公开了相应的计算设备。

技术领域

本发明涉及粗糙度检测技术领域，尤其涉及一种基于成像仿真的表面粗糙度检测方法及计算设备。

背景技术

传统的工件表面粗糙度检测方法包括接触式的触针法测量以及非接触式的光学测量。在触针法测量中，金刚石触针对工件表面有划伤，且其检测取样是线性取样，不能代表整个表面轮廓的特征。非接触式的光学测量因设备昂贵、受生产现场环境影响大、光路调整复杂、工作效率低等原因限制了其应用。基于机器视觉的粗糙度检测方法，是一种通过采集并分析工件表面图像来确定工件表面粗糙度的方法。与传统测量方法相比，基于机器视觉的粗糙度检测方法具有检测效率高、获取信息量大、测量精度高、柔性好、非接触及性价比高等优点日益受到重视。

表面粗糙度的机器视觉检测方法所采用的设备通常包括相机、镜头和光源。相机一般为CCD相机，镜头为显微镜头或普通镜头，光源为激光光源或普通光源。其中，显微镜头的精度虽高，但其测量视场小，测量的工件范围较小，不符合表面纹理随机性较大的工件(例如磨削件)的测量要求。激光光源虽具有较好的单色性、方向性及亮度，但其设备较为昂贵，光路调整复杂，操作不便。采用普通镜头和普通光源的方法优点明显，一是设备成本较低，容易获取；二是设备调整简单，操作性好；三是测量范围大小容易调整控制。但是，采用普通镜头和普通光源时，对获取到的工件表面图像进行工件粗糙度评估存在较大的困难。

发明内容

为此，本发明提供一种表面粗糙度检测方法及计算设备，以力图解决或至少缓解上面存在的问题。

根据本发明的第一个方面，提供一种表面粗糙度检测方法，适于检测待测工件的表面粗糙度，所述方法在计算设备中执行，所述方法包括：获取待测工件的表面图像；计算所述表面图像的特征指标值；根据预先确定的特征指标值与表面粗糙度的对应关系，确定所述待测工件的表面粗糙度。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，特征指标包括单位有效面积，所述单位有效面积为所述表面图像中所有像素的像素值之和与像素值大于等于阈值的像素的数量的比值。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，像素值为像素的R、G、B值的加权和，R、G、B值的权重根据采集所述表面图像时的光源的颜色来确定。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，当采集所述表面图像时的光源为红光时，所述像素值为像素的R值。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，特征指标值与表面粗糙度的对应关系按照以下步骤确定：生成表面粗糙度各不相同的多个一维粗糙表面模型；建立波动光学成像有限元模型，所述有限元模型包括入射波参数和反射面材料光学属性，所述光学属性根据待测工件的材质来确定；根据所述多个一维粗糙表面模型和所述波动光学成像有限元模型，仿真所述多个一维粗糙表面对所述入射波的散射情况，以分别确定各表面粗糙度所对应的空间能量分布图；分别计算各空间能量分布图的特征指标值，以确定表面粗糙度与特征指标值的对应关系。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，在所述确定表面粗糙度与特征指标值的对应关系的步骤之后，还包括：根据表面粗糙度与特征指标值的对应关系，确定表面粗糙度与特征指标值的拟合函数；相应地，所述根据预先确定的特征指标值与表面粗糙度的对应关系，确定所述待测工件的表面粗糙度的步骤，包括：将所述表面图像的特征指标值代入所述拟合函数，以计算出所述待测工件的表面粗糙度。

可选地，在根据本发明的表面粗糙度检测方法中，光学属性包括相对介电常数、相对磁导率、电导率、复折射率。