基于SFS的表面粗糙度三维检测

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1、基于SFS的表面粗糙度三维检测SurfaceRoughnessThree-DimensionalDetectionBasedonSFS研究生：李典指导教师：闵莉副教授学科领域：机械工程（专业学位）二〇一七年三月分类号：学校代码：10153UDC：密级：公开硕士学位论文基于SFS的表面粗糙度三维检测作者姓名：李典入学年份：2014年9月指导教师：闵莉副教授学科领域：机械工程（专业学位）申请学位：工程硕士所在单位：机械工程学院论文提交日期：2016年12月论文答辩日期：2017年3月学位授予日期：2017年3月答辩委员会主席：赵凯军答辩委员会组成：赵凯军张珂赵德宏魏春雨范

2、丽婷论文评阅人：声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下独立完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我共同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳建筑大学（或其授权机构）可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并通过网络提供

3、检索、浏览。（如作者和导师同意论文交流，请在下方签名；否则视为不同意。）作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：不限半年一年一年半两年作者签名：导师签名：日期：年月日期：年月硕士研究生学位论文摘要I摘要表面粗糙度是评定零件表面质量的重要指标，它直接影响到零件的使用性能、安全和寿命，尤其对于具有特殊功能(密封、相对移动等)的零件更是如此。因此，快速准确、无损地检测零件工作表面的粗糙度对于零件的正常使用性能和系统的安全性具有重要意义。本文基于机器视觉理论，采用从明暗恢复形状(SFS)方法，实现了对端铣和车削工件表面粗糙度的非接触式无损检测。本文研究的主要内

4、容为：(1)搭建了表面粗糙度视觉检测硬件平台。主要包括：光源、VHX-1000型超景深三维显微镜、CCD摄像机和计算机。该硬件系统可以完成端铣和车削表面清晰显微图像的获取。(2)采集工件表面原始图像，并对图像进行灰度化处理、降噪处理等，降噪处理使用中值滤波方法。(3)基于计算机视觉理论，运用SFS方法，构建表面微观形貌的三维重建模型，该模型以工件表面图像的灰度值E(x,y)为输入量，对应的表面高度值z(x,y)为期望输出。利用现有的物理光照漫反射模型和镜面反射模型改良出一种新的能够适用于金属表面三维重建算法的光照模型。(4)利用基于改良光照模型的三维重建算法对端铣和车

5、削表面分别进行微观形貌的三维重建。提取重建表面中垂直纹理方向的二维轮廓曲线，与经轮廓仪测得的轮廓曲线进行对比，来验证该算法的可行性。(5)建立表面粗糙度检测系统。根据三维重建后的图像信息，提取其表面粗糙度的二维和三维特征参数，分析表面粗糙度参数与不同粗糙度等级之间的关系，来丰富对表面粗糙度的表征。利用MATLAB软件开发一个简单的表面粗糙度检测系统GUI用户界面，能够实现对工件表面粗糙度的快速准确、无损检测。关键词：表面粗糙度；SFS方法；三维重建；粗糙度特征参数；三维检测II摘要硕士研究生学位论文硕士研究生学位论文AbstractIIIAbstractSurface

6、roughnessisanimportantindicatorofsurfacequalityandhasadirectinfluenceontheserviceperformances,livesandsafetyofmachineparts,especiallyforspecialparts(seal,relativemovement).Therefore,detectingthesurfaceroughnessofmachinepartsfastly,accuratelyandnon-destructivelyisveryimportantfortheappli

7、cationofthepartsandthesafetyofthesystem.Basedonthetheoryofmachinevision,thenon-contactandnondestructivedetectionforend-millingandturningsurfaceroughnessareachievedbyshapefromshading(SFS).Themaincontentsofthisthesisareasfollows:(1)Thehardwareplatformforvisualinspectionofthesurfa