基于機器視覺的滾針軸承表面及滾針針數(shù)缺陷檢測技術研究.pdf

1、在滾針軸承的生產(chǎn)裝配過程中,其表面疵病和滾針缺失是常見的質(zhì)量缺陷問題。傳統(tǒng)的檢測軸承質(zhì)量缺陷主要靠人工檢測,不僅效率很低而且可靠性也很差,常常出現(xiàn)誤檢漏檢現(xiàn)象。隨著機器視覺技術的出現(xiàn)與發(fā)展,其逐漸被應用于工業(yè)檢測方面。機器視覺檢測技術以其高速率、高準確度、可靠性好等優(yōu)點彌補了人工檢測的劣勢,節(jié)省了人工勞動力并且實現(xiàn)了生產(chǎn)線的自動化,大大提高了企業(yè)的生產(chǎn)效率。在軸承檢測方面機器視覺檢測技術也有很多應用,總體來說還處在初步發(fā)展階段,而本文正

2、是針對滾針軸承缺陷檢測的研究探索。
　　本文在研究了機器視覺和圖像處理技術的基礎上,設計出了一套滾針軸承表面及滾針針數(shù)缺陷檢測系統(tǒng)。整個系統(tǒng)分兩部分組成,即硬件平臺和軟件算法設計。硬件平臺組成有LED環(huán)形光源和照明架設裝置,鏡頭、CCD相機以及圖像采集卡,輸入圖像儲存在PC上位機中待軟算法實現(xiàn)檢測。軟件檢測算法設計如下,首先對軸承圖像進行預處理,完成軸承的定位、分割以及滾針的拉伸展開。再次運用差影法的軸承內(nèi)外環(huán)表面疵病檢測和基于灰

3、度投影的滾針缺失檢測。設計中對差影法的模板學習做了改進,應用了多幅圖形求取平均模板圖像的方法使差影模板具有更強的自適應性,提高了差影法的準確率。灰度投影法檢測缺針時,針對投影波形本文使用了形態(tài)學上的膨脹腐蝕操作對波形作進一步處理,使缺針部位更顯著更利于檢測的算法設計。這樣的改進都使得系統(tǒng)的檢測精度得以提升,適用性和可靠性得到提高。
　　實驗結果也證明,本系統(tǒng)性能可靠、算法適應性強、檢測精度高、檢測速度快,同時運用MFC設計了更人性