【摘要】：為了準(zhǔn)確檢測(cè)軸承在生產(chǎn)加工過程中出現(xiàn)的滾動(dòng)體漏裝等缺陷,提出了基于預(yù)測(cè)匹配差與全局-局部閾值化的軸承缺陷檢測(cè)與定位算法,完成滾動(dòng)體缺失、破損檢測(cè)與定位。首先,引入分段線性圖像增強(qiáng)技術(shù),擴(kuò)大滾動(dòng)體與軸承背景的對(duì)比度;其次,綜合全局與局部閾值化方法,結(jié)合種子填充技術(shù),對(duì)軸承進(jìn)行連通邊緣標(biāo)記;再設(shè)計(jì)一種圓驗(yàn)證機(jī)制,將軸承中的非圓邊緣濾除,以提取滾動(dòng)體的ROI區(qū)域,縮小了目標(biāo)檢測(cè)范圍,提高滾動(dòng)體缺陷的檢測(cè)效率;最后,利用Open CV來統(tǒng)計(jì)不同部件的輪廓面積,從而設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)匹配差方法,對(duì)缺失或破損的滾動(dòng)體進(jìn)行定位。仿真結(jié)果顯示,與當(dāng)前軸承檢測(cè)方法相比,對(duì)于滾動(dòng)體漏裝或破損軸承,所提算法具有更高的檢測(cè)與定位準(zhǔn)確。
[Abstract]:In order to accurately detect the defects such as missing rolling body in the process of production and processing, a bearing defect detection and location algorithm based on prediction matching difference and global-local threshold is proposed to complete the rolling body missing, damage detection and location. Firstly, a piecewise linear image enhancement technique is introduced to enlarge the contrast between the rolling body and the bearing background. Secondly, the connected edge of the bearing is marked by combining the global and local thresholding method and seed filling technique. Then a circular verification mechanism is designed to filter the non-circular edge of the bearing to extract the ROI area of the rolling body, which reduces the detection range of the target and improves the detection efficiency of the rolling body defect. Finally, the contour area of different parts is counted by using Open CV. Thus, the method of prediction matching difference is designed to locate the missing or damaged rolling body. The simulation results show that the proposed algorithm is more accurate than the current bearing detection method for the missing or damaged rolling bearing.
【作者單位】： 西安理工大學(xué)工程訓(xùn)練中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61405157,61075007) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃(2012JM7006)
【分類號(hào)】：TH133.3;TP391.41

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本文編號(hào)：2204189