列车滚子轴承表面缺陷机器视觉检测方法研究

• 作者: 石炜 张袁祥 李嘉楠
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 缺陷检测 形态学滤波 特征提取 分类识别
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 数控与自动化|NC & Automation
• 页码范围: 183-186
• 页数: 4页
• 分类号: TH16|TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2022.04.041

摘要

针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法,通过对缺陷图像的处理和分析,快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别.这里使用工业内窥镜进行轴承图像的获取,通过对图像的灰度直方图分析,判断其是否为缺陷轴承;对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记,以准确获得图像的缺陷区域;对缺陷区域进行特征提取后,利用缺陷分类决策树完成缺陷类型的识别.实验表明,该方法实时性好、运算速度快,可有效检测出列车滚子轴承表面缺陷.