基于機器視覺的軸承外觀缺陷檢測系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著科技的進步和發(fā)展，用戶對產(chǎn)品質(zhì)量的要求不斷提高，傳統(tǒng)的人工檢測方法已無法滿足現(xiàn)代企業(yè)的檢測要求。機器視覺作為一種新興的非接觸檢測方法，在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。針對軸承在生產(chǎn)和裝配過程中產(chǎn)生的銹斑、磨損、擦傷等外觀缺陷以及傳統(tǒng)人工檢測方法的不足，本文提出一種基于機器視覺技術(shù)的軸承外觀缺陷檢測方法，該方法可有效提高企業(yè)的生產(chǎn)效率，保障產(chǎn)品的質(zhì)量。
　　系統(tǒng)在LED光源的均勻照射下，利用CCD攝像機采集軸承表面圖像，經(jīng)由圖像采集

2、卡，通過模數(shù)轉(zhuǎn)換將數(shù)字圖像信息傳輸?shù)接嬎銠C中，對讀入計算機的圖像進行處理、分析后，輸出檢測結(jié)果。本文提出的檢測方法以數(shù)字圖像處理技術(shù)為理論基礎(chǔ)，以圖形化編程軟件 LabVIEW為開發(fā)平臺，利用其視覺開發(fā)工具包對軸承圖像進行了采集、處理及識別等操作。
　　在進行缺陷檢測前，首先需對軸承表面圖像進行預(yù)處理。本文在傳統(tǒng)中值濾波方法的基礎(chǔ)上，提出了自適應(yīng)中值濾波方法，更好地兼顧了抑制噪聲和保留細(xì)節(jié)兩方面的性能；利用改進的 Otsu算法對濾

3、波后的圖像進行了二值化處理，有效地提升了程序運行效率；利用 Canny邊緣檢測算子對軸承圖像進行邊緣檢測，很好地突出了圖像的邊緣信息；通過多邊界點的最小二乘擬合圓法對軸承端面圖像進行了定位，根據(jù)軸承外圈側(cè)面圖像的成像特點對其進行定位，并根據(jù)其自身特征分離出了軸承端面及外圈側(cè)面圖像的有效檢測區(qū)域；對差影法中的模板圖像進行了改進，得到了效果較好的差影圖像，并通過形態(tài)學(xué)處理中的開運算濾除了細(xì)小干擾，最后，利用8-連通域法標(biāo)記缺陷區(qū)域，并由人性