基于圖像處理的大型軸承套圈缺陷檢測(cè)研究.pdf

1、隨著社會(huì)的進(jìn)步與發(fā)展,國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)的迫切需要,以及大型軸承市場(chǎng)的需求日益的增長(zhǎng),大型軸承套圈的質(zhì)量越來(lái)越受到關(guān)注?，F(xiàn)有的大型軸承套圈表面缺陷的檢測(cè)方法大都是依靠人工目測(cè)或者落后簡(jiǎn)單的檢測(cè)儀器,勞動(dòng)效率與識(shí)別率低,缺陷檢測(cè)與分類精度差。當(dāng)需要在高溫,高噪音、粉塵、振動(dòng)等惡劣環(huán)境條件下進(jìn)行檢測(cè)時(shí),不僅會(huì)對(duì)檢測(cè)人員的身體和心理會(huì)造成極大傷害,還會(huì)使檢測(cè)人員往往無(wú)法正常工作。因此大型軸承套圈表面缺陷檢測(cè)的研究成為近年來(lái)人們研究的熱點(diǎn)。本文依據(jù)數(shù)

2、字圖像處理技術(shù)對(duì)大型軸承套圈表面缺陷檢測(cè)進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容如下:1.大型軸承套圈表面缺陷的典型表現(xiàn)類型與缺陷區(qū)域分析。對(duì)于采集到的大型軸承套圈表面缺陷圖像,本文采用三種經(jīng)典濾波去噪方法處理,并對(duì)去噪效果進(jìn)行了分析與評(píng)價(jià)。依據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,選取中值濾波算法。2.圖像邊緣檢測(cè)算法的分析。采用多種經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子對(duì)大型軸承套圈表面缺陷圖像進(jìn)行對(duì)比檢測(cè),提出了一種改進(jìn)的Sobel邊緣檢測(cè)算子。從對(duì)比的實(shí)驗(yàn)效果圖分析結(jié)果來(lái)看,不同的缺陷類型應(yīng)按各經(jīng)

3、典邊緣檢測(cè)算子的適用范圍與缺陷圖像的類型,具體問(wèn)題具體分析。本文改進(jìn)后的Sobel算子得到的圖像邊緣清晰度和連續(xù)性好,抑制噪聲能力強(qiáng)。3.缺陷特征的提取與選擇。對(duì)缺陷圖像提取了Hu不變矩特征,形態(tài)特征,紋理特征,并進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與論證,確定了分類識(shí)別所需要的Hu不變矩特征。4.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類識(shí)別算法的研究。本文采用了傳統(tǒng)的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別方法,對(duì)缺陷進(jìn)行了分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能正確識(shí)別出大型軸承套圈表面缺陷