轴承外圈表面缺陷检测与分类方法研究

发布时间：2024-06-08 02:06

　　轴承在各行各业的应用都极为普遍,它是现代化机电设备的重要零部件。在轴承的工艺流程中,其外圈表面质量检测仍然依赖人工视检,主观因素强且效率低下。机器视觉方法具有效率高、无接触检测、稳定性高等优点,非常适合用于轴承外圈表面的质量检测。由此设计了一套轴承外圈表面缺陷识别系统,同时对特征选择及分类进行了探索,本文主要内容及创新点如下:1)分别针对缺陷检测与分类系统的硬件和软件部分进行了设计。首先,分析了本文研究对象6204轴承的结构及其外圈表面常见的缺陷类型,确立了系统设计的目标,然后根据这一目标对系统全局进行概述;然后,介绍了平台硬件部分,包含外圈采集子系统、轴承转移子系统两部分,并对子系统中装置的挑选给出了方案;再次,对平台的算法给出了方案,以图像处理技术为框架,设计了本文的算法,并按照顺序进行了算法的说明;最后通过特征选择及分类对比实验对本文算法进行了验证。2)本文所设计的硬件部分,即图像采集子系统及工件转移子系统能够实现自动化图像采集,双气动机械手能够实现轴承的上料与下料同时进行,提升了系统的检测效率,是本文在结构方面的创新点。3)针对现有轴承外圈缺陷检测的特征选择与分类中,特征选择时...

【文章页数】：78 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 轴承缺陷检测研究现状
        1.2.2 特征选择研究现状
        1.2.3 缺陷分类算法研究现状
    1.3 本文主要研究内容
    1.4 全文章节内容安排
第二章 轴承外圈缺陷检测与分类系统总设计
    2.1 检测需求分析
        2.1.1 轴承结构特征分析
        2.1.2 轴承常见缺陷
        2.1.3 系统设计目标
    2.2 系统布局
        2.2.1 系统构成
        2.2.2 系统结构
        2.2.3 系统原理
    2.3 本章小结
第三章 轴承外圈表面缺陷检测与分类系统硬件设计
    3.1 图像采集子系统
        3.1.1 图像采集设备选择
        3.1.2 照明方案选择
        3.1.3 轴承外圈图像采集
    3.2 轴承转移子系统
        3.2.1 夹持转送机构
        3.2.2 子系统工作原理
    3.3 硬件系统成品
    3.4 本章小结
第四章 轴承外圈表面缺陷检测算法设计
    4.1 算法过程
        4.1.1 图像技术框架
        4.1.2 本文算法框架
    4.2 图像预处理
        4.2.1 图像滤波器
        4.2.2 扭曲矫正
    4.3 缺陷检测
        4.3.1 ROI粗提取
        4.3.2 缺陷检出
    4.4 图像分割与缺陷标记
        4.4.1 缺陷图像分割
        4.4.2 缺陷分割的评价
        4.4.3 缺陷标记与合并
    4.5 本章小结
第五章 轴承外圈表面缺陷分类算法设计
    5.1 特征提取与选择
        5.1.1 算法流程
        5.1.2 特征集的建立
        5.1.3 数据处理
        5.1.4 特征数量确定
        5.1.5 特征选择算法
    5.2 图像分类算法
        5.2.1 基于支持向量机SVM的缺陷特征分类
        5.2.2 线性SVM
        5.2.3 非线性SVM
        5.2.4 SVM中的核函数
        5.2.5 SVM中的多分类问题
    5.3 本章小结
第六章 特征选择及分类算法实验
    6.1 实验目的
    6.2 实验过程
    6.3 对比实验
    6.4 结果讨论
第七章 总结和展望
    7.1 全文总结
        7.1.1 本文工作
        7.1.2 论文创新点
    7.2 研究工作展望
致谢
参考文献
在学期间取得的与学位论文相关的研究成果



本文编号：3991291