[发明专利]粗糙度光切轮廓曲线的自动检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及物质表面粗糙度检测技术领域，特别涉及一种粗糙度光切轮廓曲线的自动检测方法及装置。

背景技术

随着机械加工及检测自动化水平的提高，工件表面粗糙度的在线检测技术逐渐引起重视。传统的触针式仪器基于机械接触式的测量特点在某些场合下显然不能满足检测的要求，故此考虑借助光学成像和数字图像处理的方法来进行解决。由于采用光学显微测量的方法具有非接触性、无损伤、快捷等特点，因而光学显微测量逐步成为表面粗糙度测量技术研究的重要发展方向。

在物质表面粗糙度测量过程中，需要首先测量光带边缘的轮廓，进而根据光带边缘的轮廓计算物质表面粗糙度评定参数。光切显微镜又称双管显微镜，是利用光切法测量物质表面粗糙度的间接测量仪器，现有技术中的光切测量是依靠人眼目测光带边缘的轮廓，手动配合移动光切显微镜的目镜测微分划板来进行细节测量的，得到的光学表面轮廓图如图1所示，图中的不规则曲线为边缘的轮廓曲线，水平线为基准直线，从而为采用软件进行表面粗糙度的自动识别分析提供了可能。但是，上述测量光带边缘轮廓的方法存在效率低、精确度低的缺陷。

发明内容

本发明实施例提供了一种粗糙度光切轮廓曲线的自动检测方法，以提高测量光带边缘轮廓曲线的效率和精确度。该方法包括：利用金属氧化物半导体元件CMOS图像传感器从光切显微镜的目镜接口处获取待表面粗糙度光切图像；对所述表面粗糙度光切图像进行二值化处理，得到二值化图像；从二值化图像中提取所述待测试光条的上边缘轮廓曲线，上边缘轮廓曲线以离散序列形式表示。

在一个实施例中，对所述表面粗糙度光切图像进行二值化处理，包括：利用类间差分割法获取分割阈值，并利用该分割阈值对所述表面粗糙度光切图像的灰度矩阵进行二值化分割，得到二值化图像，在所述二值化图像中所述待测试光条轮廓区域内的像素点的灰度值为1，所述待测试光条轮廓区域外的像素点的灰度值为0；从二值化图像中提取所述待测试光条的上边缘轮廓曲线，包括：在所述二值化图像中，从灰度值为1的像素点中删除无效的像素点，所述无效的像素点是指在以该像素点为中心的M/30范围内，该像素点的8邻域方向中至少两个方向上的像素点数目小于M/30，其中，M是所述表面粗糙度光切图像灰度矩阵的行数；在删除无效的像素点后的二值化图像中，对于每列像素点按照行数由小到大的顺序进行逐一扫描，最先扫描到的灰度值为1的像素点记为上边缘轮廓曲线中该列的像素点，并将所述M减去最先扫描到的灰度值为1的像素点所在行数得到的差值，确定为上边缘轮廓曲线中该列像素点的纵坐标，并进而逐点得到整个上边缘轮廓曲线的离散序列。

在一个实施例中，得到上边缘轮廓曲线的离散序列后，还包括：针对上边缘轮廓曲线序列中的每列像素点，在该列上以上边缘轮廓曲线序列中的像素点为中心，在上边缘轮廓曲线序列中像素点上下方向各20个像素点范围内，计算每个像素点在原始灰度图像中所对应位置的梯度值和灰度值；上述每个像素点的灰度值与梯度值分别乘以0.5加权值后再相加，将上边缘轮廓曲线序列中该列像素点移至梯度值和灰度值加权相加和最大值所对应像素点的纵坐标处，并再次将M减去该最大值所对应像素点的纵坐标得到的坐标值，确定为当前列像素点的纵坐标，依次调整上边缘轮廓曲线序列中的每列像素点，重建上边缘轮廓曲线序列。

在一个实施例中，重建上边缘轮廓曲线序列后，还包括：在重建的上边缘轮廓曲线序列中，判断当前像素点与当前像素点前一相邻像素点之间的距离是否大于预设距离，所述当前像素点的前方是指所述当前像素点所在列至列数减小的方向；在判断当前像素点与当前像素点前一相邻像素点之间的距离大于预设距离时，计算所述当前像素点前相邻的三个像素点的坐标的平均坐标值，将所述当前像素点移至确定的平均坐标值处。

在一个实施例中，还包括：分别改变基准直线的斜率或截距，计算每次改变斜率或截距后的基准直线各点坐标与上边缘轮廓曲线对应列像素点坐标之间的偏差绝对值，累加各偏差绝对值得到每次改变斜率或截距后的基准直线与上边缘轮廓曲线的偏差累计和值，并组成偏差累计和值的集合；确定偏差累计和值的集合中最小偏差累计和值所对应的基准直线；将上边缘轮廓曲线上各列像素点的坐标值减去确定出的基准直线上对应点的坐标值，得到与上边缘轮廓曲线上各像素点对应的坐标差，将上边缘轮廓曲线上各像素点移至对应的坐标差处，得到基准修正后的上边缘轮廓曲线序列。