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基于机器视觉的钢球表面缺陷检测算法

董百川  
【摘要】:钢球作为滚珠轴承的主要部件,其表面质量对轴承的精度、使用性能和使用寿命都有着至关重要的影响。而钢球引起的失效,在轴承失效中占据了高达80%左右的比例,生产过程中的加工工艺水平决定钢球的质量,而缺陷钢球的分选决定了出厂钢球的成品合格率。因此,如何使钢球在出厂时保证钢球表面质量具有重要的意义。目前,我国轴承行业中对钢球表面质量的检测,仍使用传统的人工目视检验法,其质量保证措施满足不了在高速、高温等工作条件下的检测需求。本文从机器视觉技术和图像处理技术方面进行钢球表面缺陷检测的理论研究,并在理论研究的基础上,搭建高精度、高效率的钢球表面缺陷检测系统。首先,基于数字图像处理技术,根据钢球表面缺陷图像的特点,设计了钢球表面缺陷检测图像处理算法。研究了图像去噪和对比度增强的图像预处理算法。在分析了传统的图像分割算法的基础上,提出了基于多标准球并行差分检测算法和基于微分的行扫描缺陷检测算法,通过这两种新型缺陷检测算法,在保证钢球表面缺陷提取准确性的同时,提高了检测效率。其次,根据钢球表面缺陷检测的检测原理和技术要求,分析了钢球表面缺陷检测的关键技术,对运动控制方式进行优选,搭建了钢球表面缺陷检测系统的硬件平台。最后,基于VC++软件开发平台和Open CV计算机视觉库,开发了钢球表面缺陷检测系统软件,以检测精度及检测效率为两个关键目标,实验验证了检测系统的整体性能,最终选择最优检测参数组合。


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