摘要
为了更好的识别齿轮端面在加工过程中所出现的表面缺陷,本文提出了一种基于机器视觉的齿轮端面缺陷检测方法,该方法将会通过对齿轮端面图像的预处理及识别过程,对端面上缺陷的存在性及缺陷类型进行快速且准确的识别.同时,为了实现检测方法所需的图像多分类任务,本文对一般的支持向量机分类算法进行了改进,同时,利用多线程编程方法加速了对缺陷图像的分类过程.最后,本文还通过控制单元实现了对不同类型缺陷的识别反馈.经图像分类测试,本文所述的缺陷检测方法对本文所涉及的工件表面缺陷图像的识别准确率可达100%.
基金项目
西安工程大学研究生创新基金(chx2019087)
NETL
NSTL
维普
万方数据