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基于激光散斑图像共生纹理特征的表面粗糙度测量

作　者: 王骏武
导　师: 卢荣胜
学　校: 合肥工业大学
专　业: 测试计量技术及仪器
关键词: 散斑表面粗糙度灰度共生矩阵纹理图像哈希链表
分类号: TH741
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 152次
引　用: 2次
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内容摘要

表面粗糙度是机械加工中描述表面微观形貌最常用的参数。合理的评价表面粗糙度,对于产品的加工质量评定,机械性能的分析和加工条件的改善都具有重要的意义,因此表面粗糙度的测量在工程技术的发展中一直占有比较重要的地位。以散斑图像处理技术,纹理分析技术为基础,本文提出了一种新的测量表面粗糙度的方法。该测量方法用纹理分析技术取代传统的统计方法提取蕴含在散斑图像中的表面粗糙度。文中采用的纹理分析的方法是灰度共生矩阵法,它所提供的纹理特征能很好的表征表面粗糙度。灰度共生矩阵法首先需要创建一个灰度共生矩阵,然后利用矩阵算法来求取纹理特征。为提高运算速度,本文提出了一种新的纹理共生矩阵特征值提取的快速算法。该算法基于哈希链表技术,不需要先构建灰度共生矩阵,再计算纹理,而从纹理图像中直接获得纹理特征,这样可以大幅减少运算时间。文中利用散斑图像对采用哈希链表计算特征值的方法进行了验证,并与普通方法作了比较,运算速度明显提高。本文在纹理特征提取的过程中运用了高斯加权的思想,根据纹理图像像素间隔大小的不同,对同一散斑图像不同像素间隔所对应的纹理特征进行高斯加权,使求得的纹理特征更贴切的反应纹理图像的本质。软件设计中运用了Visual C++6.0与MATLAB7.0的混合编程,通过MATLAB引擎,visual C++6.0可以自由调用MATLAB7.0,使二者充分发挥各自在科研中的优势,并可充分利用网络资源。本文根据提出的测量方法,设计了一套测量实验系统,实验结果表明,该系统结构简单,对测量条件和环境要求不高,且具有非接触测量,速度较快,准确率较高等优点。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-8
致谢  8-14
第一章绪论  14-20
  1.1 引言  14-15
  1.2 表面粗糙度测量技术综述  15-18
    1.2.1 表面粗糙度测量技术及国内外研究现状  15-17
    1.2.2 表面粗糙度测量技术的发展趋势  17-18
  1.3 课题研究的目的、意义和内容  18-20
    1.3.1 课题研究的目的  18
    1.3.2 课题研究的意义  18-19
    1.3.3 课题研究的内容  19-20
第二章表面粗糙度的定义和基本概念  20-27
  2.1 表面粗糙度的概念  20
    2.1.1 表面粗糙度的定义  20
    2.1.2 表面粗糙度与形状误差、表面波度的关系  20
  2.2 表面粗糙度的测量基准  20-21
  2.3 表面粗糙度测量中的一些术语  21-22
    2.3.1 测量方向  21
    2.3.2 取样长度  21
    2.3.3 评定长度  21-22
  2.4 评价表面粗糙度的主要参数  22-27
    2.4.1 与微观不平度高度有关的表面粗糙度参数  22-24
    2.4.2 与微观不平度间距有关的参数  24-25
    2.4.3 与微观不平度形状特性有关的参数  25-27
第三章表面粗糙度与散斑测量  27-35
  3.1 散斑成因及描述方法  27-29
    3.1.1 散斑的成因  27-28
    3.1.2 散斑的描述方法  28-29
  3.2 散斑的统计特性  29-31
    3.2.1 散斑的一阶统计特性  29-30
    3.2.2 散斑的二阶统计特性  30-31
  3.3 散斑测量表面粗糙度方法  31-35
    3.3.1 散斑对比度法  31-33
    3.3.2 散斑相关法  33-34
    3.3.3 色散斑图像测量方法  34-35
第四章表面粗糙度与纹理分析的研究  35-43
  4.1 计算机纹理分析  35-41
    4.1.1 纹理的定义及其基本特征  35-36
    4.1.2 计算机纹理分析的方法  36-41
  4.2 利用纹理分析测量表面粗糙度  41-43
    4.2.1 从计算机纹理分析角度处理散斑图像的可行性  41-42
    4.2.2 对纹理特征进行高斯加权  42-43
第五章基于哈希链表的激光散斑图像纹理特征的提取  43-50
  5.1 GLCM 算法的不足  43
  5.2 哈希链表的构建  43-50
    5.2.1 下三角矩阵的推导  43-44
    5.2.2 下三角矩阵的构建  44-45
    5.2.3 构建共生链表  45-46
    5.2.4 构建哈希链表  46-47
    5.2.5 计算纹理特征用时对比  47-48
    5.2.6 不同算法所对应的纹理特征变化趋势对比  48-50
第六章软件设计及实验数据处理  50-61
  6.1 软件编写  50-51
  6.2 实验系统及数据处理  51-61
    6.2.1 实验系统示意图  51
    6.2.2 实验系统的搭建  51-53
    6.2.3 实验数据处理  53-59
    6.2.4 实验系统的稳定性  59-61
结论  61-62
参考文献  62-66
攻读硕士学位期间发表的论文  66-67

基于激光散斑图像共生纹理特征的表面粗糙度测量

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