基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷自动检测系统的研究

发布时间：2017-12-29 13:08

  本文关键词：基于机器视觉的滑动轴承内表面缺陷自动检测系统的研究　出处：《江苏大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 滑动轴承 机器视觉 图像处理 缺陷检测 缺陷分类

【摘要】：对于涂覆减磨层的滑动轴承的出厂检测,其主要检测项目是作为轴承工作表面的减磨涂层的表面缺陷。当前所采用的人工目测的方式存在诸多弊端,已无法满足生产率和客户的需求。基于此,本文探索性地提出了一种基于机器视觉的滑动轴承工作表面缺陷自动检测的整体工程解决方案。以机器视觉技术的工业化应用为基础,设计了光机电一体化系统解决方案,并针对检测项目的特点和检测要求,着重研究了内表面缺陷的检测算法,并进行了实验验证;通过分析缺陷图像的特征基于SVM分类器设计了缺陷分类算法,并进行了实验验证;通过检测软件的集成开发与自动化技术的配合,实现了代替人工对滑动轴承内表面进行缺陷检测的目的。具体研究内容为:(1)光机电系统总体方案设计。通过对滑动轴承生产环境与工艺的分析,根据检测要求与自动化要求,提出了检测系统的总体设计方案;根据精度要求和产品的性价比,对方案中涉及到的软硬件进行选型及设计;搭建了实验检测平台,实现了滑动轴承内表面的高清图像采集。(2)滑动轴承内表面缺陷检测算法的设计和验证。通过对缺陷形貌特征的分析,制定了缺陷特征提取算法的总体方案;采用标定板对内表面图像进行了像素标定,对缺陷尺寸进行量化;基于模版匹配算法与基于全局灰度值的阈值分割方法实现了对内表面ROI的分割;使用基于区域形态学与图像减法的图像处理方法进行边缘类缺陷的提取,使用基于Gabor滤波器和基于改进的图像梯度与Otsu算法结合的图像处理方法进行擦伤类缺陷的提取;最后通过验证实验,论证了算法的准确性与可行性。(3)缺陷分类算法设计。通过分析缺陷的几何特征、形状特征与纹理特征共计12维特征向量后,建立了滑动轴承内表面缺陷组合特征参数集模型;根据分类实验选择合适的核函数、多分类算法构建SVM分类器;通过两种多分类算法的对比试验,从检测精度与耗时两方面确定选用OVR-SVMs分类器,检测精度可满足实际的分类要求。(4)系统集成与实验分析。基于C++编程语言与Halcon图像处理库,通过模块化编程思想对系统软件进行了集成开发,构建了完整的检测系统。实验阶段,机器检测的准确率为98.39%,较人工检测高4.04%,平均检测时间在700ms以内,论证了机器检测的优越性。本文为解决滑动轴承涂层工作表面缺陷的自动检测提供了有益的探索,为机器视觉检测的工程应用提出了思路和具体解决方案。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：江苏大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TH133.31;TP391.41

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本文编号：1350387