欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:51449689
大小:281.55 KB
页数:3页
时间:2020-03-25
《基于图像识别技术的螺栓裂缝识别系统研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第3期组合机床与自动化加工技术N0.32013年3月ModularMachineTool&AutomaticManufacturingTechniqueMar.2013文章编号:1001—2265(2013)03—0077—03基于图像识别技术的螺栓裂缝识别系统研究李亚琳,王玉增,李柏震,刘双源(济南大学机械工程学院,济南250022)摘要:提出了一种基于图像识别技术的螺栓裂缝非接触识别技术。利用高精度工业相机对待检螺栓进行拍摄,然后采用细化、提高曝光度、图像分割等技术对拍摄到的图片进行处理,获取图像
2、特征,最终达到识别裂缝的目的。实验表明,将图像识别技术应用于螺栓裂缝识别领域,可以大大简化识别步骤,提高识别精度,为螺栓裂缝检测提供了新的发展方向。关键词:数字图像处理;螺栓裂缝;图像识别中图分类号:TH165;TH39文献标识码:ATheResearchofBoltCracksDiscernSystembasedonImageRecognitionTechnologyIJIYa.1in,WANGYu—zeng,LIBai.zhen,LIUShuang—yuan(SchoolofMechanicalE
3、ngineering,UniversityofJinan,Jinan250022,China)Abstract:Proposeanon—contactidentificationofboltcrackbasedonimagerecognitiontechnology.Takephotoofeveryboltwaitingforthedetectionwithhigh—precisionindustrialcameras,thenprocessthephotoswithimagethinning,imp
4、roveexposure,edgedetectiontechnology,SOwecangettheimagefea—ture,andfinallyachievethepurposeofcrackidentification.Theexperimentshowsthattheuseofimagerecognitiontechnologyinboltcracksidentificationcangreatlysimplifytheidentificationstep,improvingrecogniti
5、onaccuracy,andprovidesanewdirectionofdevelopmentfortheboltcracksdetection.Keywords:digitalimageprocessing;boltcracks;imagerecognition该技术是建立在所有的裂缝都会反映在螺栓表面的基0引言础上,以图像识别技术为依据,通过对螺栓进行图像采目前螺纹裂缝的主要识别方法是荧光探伤法和集和分析的方法达到识别螺栓表面裂缝的目的。超声探伤法。荧光探伤是利用毛细管原理检测固体1系统框架材料
6、表面开口缺陷的一种常规无损检测方法⋯。探伤时,先把渗透剂施加到已清洗干净的零件表面,为了验证基于图像识别技术的螺栓裂缝识别技术渗透液通过毛细作用渗入到表面开口缺陷中,然后的可行性,我们搭建了螺栓裂缝检测试验系统。该系对螺栓进行二次清洗,在黑暗环境下观察是否有裂统主要由成像系统和图像处理系统组成。其中,成像缝。该方法是无损检测的一种常规方法,由于其系统是由照明系统和螺栓拍摄系统组成,图像处理系检测灵敏度高,检测工艺简单、可靠,而被广泛采统是由图像分割系统和裂缝系别系统组成。如图1所用。但由于是人工操作,
7、这种方法存在工作效率示为螺栓裂缝检测试验系统结构框架图。低、人为因素导致漏检等问题;超声探伤法是通过发首先,通过外部输送装置将待检螺栓送达检测射声波短、穿透力强的超声波,在传播过程中遇不同位置,在光源辅助下,采用高精度面阵相机对螺栓介质的分界面产生反射、折射、绕射和波形转换来判120。的范围进行一次拍摄,将螺栓旋转120。,再进行断是否存在缺陷。这种方法具有探伤效率高、能拍摄,共进行三次,保证将螺栓的每个角度覆盖,完检测出螺栓内部裂缝等优点,但在实际生产中,可能成图像采集。将采集到的图像传回处理器,对
8、每幅在超声波探伤回波中有假信号,造成误判。图片进行去噪、细化等一系列预处理,然后采用水平基于以上原因,我们提出了一种新的螺栓裂缝检集法对图像边缘进行检测,再结合人工智能数据库测方法——基于图像识别技术的螺栓裂缝识别技术。方法,消除边缘干扰,判断螺栓上是否存在裂缝。收稿日期:2012—11—07基金项目:山东省自然科学基金(Y2008F53)作者简介:李亚琳(1987一),女,济南人,济南大学机械工程学院硕士研究生,研究方向为图形图像处理,(E—mail)
此文档下载收益归作者所有