摘要
轴承是支持机械工作的重要部件,对其质量的评估和微形变的检测有着重要研究意义.文章主要针对机械工业用途的轴承工件进行计算机视觉检测,通过系统的规划与检测算法研究来检测轴承工件的微形变.对边缘进行拟合检测时,先对图像进行非线性对数灰度变换预处理,改进的Hed网络先轴承边缘进行特征提取,应用Canny算法的非极大值抑制技术来过滤掉非边缘像素,将模糊的边界变得清晰,然后再对处理后的图利用Hough变换进行圆拟合以及边缘像素点提取,最后通过全象限分割算法.通过算法判断比较特征图像边缘像素点和设定值之间的差异,通过阈值判断来检测轴承工件是否发生形变.
基金项目
北京信息科技大学大学生创新创业训练计划大赛基金(S202211232091)
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