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列车滚子轴承表面缺陷机器视觉检测方法研究

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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.
Research on Machine Vision Detection Method for Surface Defects of Train Roller Bearings

石炜、张袁祥、李嘉楠

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内蒙古科技大学机械工程学院,内蒙古包头 014010

机器视觉 缺陷检测 形态学滤波 特征提取 分类识别

2018年内蒙古自治区自然科学基金2018年内蒙古自治区高等学校科研项目

2018LH05024NJZY18149

2022

机械设计与制造
辽宁省机械研究院

机械设计与制造

CSTPCD北大核心
影响因子：0.511
ISSN：1001-3997
年,卷(期)：2022.374(4)
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