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基于支持向量机的齿轮表面缺陷在线分类及优化

孙笑笑  
【摘要】:表面缺陷检测是齿轮产品出厂之前必不可少的环节。本文研究的目的是通过采集生产线上的齿轮表面局部图像,进行缺陷的在线实时分类。分析采集的缺陷图像,确定了三种常见的表面缺陷,其中裂纹的产生主要是毛坯存在的问题在加工中显现,刮痕主要是在机床流水加工过程中产生的,而坑状压痕主要是毛坯中存在的杂质在加工时脱落,据此就可以根据类别从产生缺陷的原因入手解决,从而提高生产效益。首先,对获得的表面缺陷图像进行预处理。受采集环境的影响,采集到的图片存在光照不均匀和一定的噪声,利用同态滤波去除光照,采用中值滤波法进行去噪。对缺陷图像采用大津阈值法进行分割,将缺陷和背景分开。为了进行傅里叶描述子特征的提取,使用Canny算子对缺陷图像进行了边缘检测,得到缺陷部分的边缘。然后,对进行预操作的图像进行了特征的提取与选择。针对三种常见的表面缺陷,提取了其Hu不变矩、长宽比和圆形度、均值和方差、傅里叶描述子,接着对提取的特征进行了择优,最终确定了前四阶不变矩及其均值、长宽比和圆形度组成的七维向量作为支持向量机的输入向量进行缺陷分类。最后,利用常见的优化算法对支持向量的参数进行了寻优,实验结果表明免疫算法在正确率方面取得了较大地提高,但识别时间不能满足实时性要求,因此对分类时间进行优化,使其在正确率和速率方面能较好地满足在线分类的要求,较好地解决了齿轮表面缺陷在线分类的问题。


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