轴承表面缺陷类型识别算法

• 作者: 侯普华 朱文博 王进 陈龙
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 轴承 表面缺陷 缺陷识别 Sift 算法 BP 算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1549-1553
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4|TH133.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.05.068

摘要

针对生产和装配过程中轴承表面缺陷检测传统方法的不足，提出一种新的轴承表面缺陷类型识别算法。首先改进 Canny 算子以提高轮廓识别度，将 Sift 算法应用于缺陷区域提取，对轴承表面缺陷图像和无缺陷图像进行 Sift 图像匹配以定位缺陷区域，运用像素点的异或运算以精确提取缺陷区域。选择部分 Hu 矩值和几何特征值准确描述缺陷区域，将其作为 BP 神经网络算法的输入，从而最终识别出缺陷类型。实验表明，该方法提高了识别率，且具有非接触、速度快、精度高和抗干扰能力强等优点，较好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈龙	上海理工大学机械工程学院	54	301	9.0	15.0
2	朱文博	上海理工大学机械工程学院	40	234	10.0	13.0
3	侯普华	上海理工大学机械工程学院	2	21	2.0	2.0