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《江南大学》 2013年
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轴承表面品质监测系统的研究与开发

温振市  
【摘要】:轴承是机械行业中至关重要的基础零件,其表面品质对轴承的使用会造成一定的影响。本文针对轴承的表面品质,研究与开发基于机器视觉技术的实时监测系统。在前人的基础上,根据轴承的实际情况,选择合适的光源以及流水线中的运动方式。分别对轴承的侧表面瑕疵以及端面的防尘盖瑕疵的检测算法进行了深入研究。 针对轴承侧表面图像灰度分布不均匀的情况,提出了离线拟合图像灰度分布曲线,实现在线快速灰度变换的方法,根据样本图像的灰度均值、方差、被测图像的灰度均值进行动态选择全局阈值并进行多尺度阈值分割图像及决策判断;但该方法在光照有变化的情况具有明显缺陷。为了改善该缺陷,提出了基于亮度分量、反射分量的灰度变换的方法,使光照变换情况下也能准确提取出灰度均匀分布的侧面图像,然后根据灰度水平所对应的方差进行阈值分割以及决策。针对轴承端面防尘盖的检测,提出了整体阈值分割,缺陷或字符旋转校正后再进行判断决策的检测方法。研究分析了几种常用的灰度变换、滤波算法,选择最适合轴承端面检测的算法;比较了基于OTUS法的阈值分割与基于差分变异本质粒子群的模糊熵的阈值分割的优劣。对旋转校正的3种常用的插值算法进行了实验分析;讨论了轮廓层次特征、小波轮廓层次特征、不变矩特征、Zernike矩特征的基本原理以及改进算法;分析了常用的距离度量以及采用相关系数作为模板匹配依据的原因。最后实验得出基于对分割出来的字符、缺陷进行旋转校正以及小波轮廓层次特征的算法方案最适合轴承端面的检测。 实验表明基于亮度、反射分量的灰度变换以及动态标准差的分割与决策的算法优于基于拟合曲线以及多尺度的阈值分割与决策的算法,虽然在处理速度上前者不如后者,但前者对变化的光照强度有更好的适应性,能满足长时间工作的现场需求。一帧图片处理时间为40ms,满足实时性要求,正确率达98.9%。轴承防尘盖上基于对分割出来的字符、缺陷进行旋转校正以及小波轮廓层次特征的算法方案最优,即能有效地识别出缺陷,又能准确的识别出字符。算法的平均时间为160ms,满足实时性要求,且正确率达到97.7%。
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TH133.3;TP274

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