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轴承品质在线检测算法研究与实现

陶青平  
【摘要】:轴承是机械行业中非常重要且应用十分广泛的转动部件,其生产批量大,精度要求高。在轴承的生产和使用中,为了保证轴承产品生产和使用正常,需对半成品或者成品轴承进行检测。目前大多数轴承生产厂家采用接触式检查方法即人工检测方法。该方法检测速度不仅慢,而且检测者主观因素会影响检测结果,影响工件质量,尤其是表面质量,在大规模的自动化生产中存在弊端,对处于工作环境中轴承部件的检测也同样不利。 针对上述问题,本文旨在研究一种非接触式的轴承品质检测方法,即基于图像理论的轴承品质检测,这种方法不仅避免了接触式检测的弊端,而且由于其能自动检测,非人工干预,具有高速、高精度、自动等特点,符合当今社会大生产的需求。 目前,已有的一些基于产品图像缺陷检测方法概括起来,有两大类:第一类是基于图像产品的灰度信息判断产品的好坏,这类方法简单的用单阈值法将产品与缺陷信息分割,但可能会丢失部分缺陷信息;第二类是基于图像产品的纹理信息判断产品的好坏,这类方法在检测速度和对缺陷信息聚类方面存在一些不足。 结合轴承图像自身特点,本文利用最小二乘法和轴承相关参数等先验知识快速定位分割轴承。针对单阈值和多阈值算法在轴承检测上的不足,提出了一种基于多次OSTU算法的轴承检测方法,它很好地解决了前述两种算法的弊端,采用八连通域法对处理后的轴承图像进行缺陷提取。研究利用不变矩和relief算法提取并筛选特征,减少在实际应用中纹理特征提取的数量,使运算速度加快,并利用BP人工神经网络对提取出来的纹理特征信息进行聚类分析,结果证明了该方法的有效性。最后给出了轴承检测系统的硬件结构组成,并实现了检测程序的设计和编制。


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