1. Détection extérieure de défaut de texture des pièces usinées -- détection
Il y a beaucoup de textures sur la surface des pièces mécaniques, et beaucoup de textures sont défectueuses. Si vous voulez trouver des défauts et compenser des défauts, il est très utile d'améliorer l'exactitude des pièces. La détection dans le système de détection de texture de surface de pièce peut être effectuée par les aspects suivants :
(1) emploient quelques équipement et méthodes pour examiner le principe extérieur des pièces mécaniques
(2) a entré l'information détectée dans l'ordinateur pour le traitement
(3) le système informatique est programmé avec le traitement des signaux et l'image de spectre
Après ces trois étapes sont accomplis, la détection courante de la texture de surface de partie est accompli.
2. Détection et analyse des défauts extérieurs de texture des pièces usinées
Il y a beaucoup d'ordres de temps en cours d'usinage. Si là traitent des défauts dans l'ordre de temps, il est facile de causer des défauts dans la texture extérieure des pièces mécaniques. Cependant, en raison de différents outils de traitement et de méthodes de transformation, de diverses textures dans différentes formes peuvent être produites, qui affecte non seulement la beauté mais également l'exactitude des pièces.
Après analyse, quand le filtre de domaine de fréquence est utilisé pour supprimer l'opération de filtrage dans la région où l'énergie dans le spectre est relativement concentrée, les caractéristiques de texture dans cette direction seront plus faibles. Nous pouvons réduire les caractéristiques de texture par cette méthode, afin d'augmenter la force de la direction efficace de texture, qui le facilite pour distinguer et identifier la texture de fond et la texture de défaut.
3. Détection extérieure de défaut de texture des pièces usinées -- Extraction des caractéristiques de texture
La séparation de la texture de fond et de la texture de défaut est le centre de la reconnaissance d'image, et elle est plus commode et efficace quand l'image est effectivement filtrée. D'ailleurs, après filtrage du fond d'image, l'image de défaut de texture sera augmentée dans une certaine mesure. Ainsi les gens peuvent mieux distinguer la texture de défaut et la texture de fond. Cependant, en cours de distinction, il convient noter qu'il y a beaucoup de situations inconnues dans ce cas. Le premier est la cible défectueuse, et la deuxième est le point de bruit. Il est pour ces deux raisons que le traitement et la réduction du bruit nécessaires devraient être effectué pendant l'utilisation.
L'information de texture des défauts est habituellement exprimée en transformée de Fourier et est isolée. Dans le projet de traitement de filtrage, le signal de texture également sera automatiquement sauvé. D'ailleurs, l'image après filtrant, son fond et caractéristiques de défaut de texture sont évidemment différents.