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文檔簡介
1、本文檢測系統(tǒng)設(shè)計的主要目的是為了解決鐵路貨車滾動軸承內(nèi)圈滾道面現(xiàn)階段人工目測所存在的諸多問題,實現(xiàn)貨車滾動軸承內(nèi)圈滾道面檢測的自動化。該檢測系統(tǒng)主要由三部分組成:
(1)圖像采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計,主要實現(xiàn)鐵路貨車滾動軸承內(nèi)圈滾道面圖像的自動采集。
圖像采集過程中,本文提出采用CCD攝像機來代替肉眼采集圖像。工作時,光源、CCD攝像機位置固定,電機通過減速箱驅(qū)動轉(zhuǎn)臺以一定轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)動,與此同時,CCD采用連拍方式對軸承內(nèi)圈滾道
2、面進行圖像采集,并序列保存。
?。?)缺陷檢測程序設(shè)計,通過對所采集圖像的分析識別,完成對內(nèi)圈滾道面是否有缺陷的檢測。
運用圖像處理與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式對軸承內(nèi)圈滾道面是否有缺陷進行判斷。中值濾波與二值化兩種圖像預(yù)處理方法,去除圖像中的噪聲,并使缺陷與背景的區(qū)分更加明顯;在提取基于灰度共生矩陣的三個紋理特征的基礎(chǔ)上,通過統(tǒng)計分析得出一個新的特征量——二值比,并將其一并組合成特征向量作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量對設(shè)計好
3、的網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練及測試,判斷軸承內(nèi)圈滾道面是否有缺陷。
?。?)缺陷分類程序設(shè)計,對檢測到缺陷的內(nèi)圈滾道面圖像,完成其細(xì)化分類。
在缺陷檢測程序的基礎(chǔ)上,運用了卷積濾波與開、閉運算相結(jié)合的圖像處理方法,有效去除缺陷周圍邊緣點的干擾;缺陷最小外接矩形的確定,避免計算不相關(guān)區(qū)域的特征量;在提取傳統(tǒng)特征基礎(chǔ)上增加了壓縮度、線度、距離極值比、NMI特征和不變矩等特征量,增強了缺陷分類的依據(jù);對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入矩陣和歸一化方法的
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