基于机器视觉的轴承生产中的表面质量在线检测与研究.pdf

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1、2013年1O月机床与液压Oct．2013第41卷第19期MACHINETOOL&H'YDRAULICSVoL41No．19DOI：10．3969／j．issn．1001—3881．2013．19．014基于机器视觉的轴承生产中的表面质量在线检测与研究王昌，高晶晶(内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头014010)摘要：数字图像处理技术与模式识别技术结合，可广泛应用于工业产品的分类识别。针对轴承在线装配生产中存在的缺陷检测识别的需求，研究基于机器视觉的自动检测系统，采用面阵相机对不同表面进行对比测量，对采集的图像进行二值化处理，为后续的图像

2、预处理、模式识别、特征提取及特征值对比做了分析和准备，以实现产品的在线表面缺陷检测识别。关键词：机器视觉；数字图像；标定；模式识别中图分类号：TB487文献标识码：A文章编号：1001—3881(2013)19—053—3SurfaceQualityOn-lineDetectionandStudyBasedonMachineVisionintheProductionofBearingsWANGChang，GAOJingjing(SchoolofMechanicalEngineering，InnerMongoliaUniversityofSci

3、enceandTechnology，BaotouInnerMongolia014010，China)Abstract：Thecombiningofdigitalimageprocessingtechniqueandpatternrecognitiontechniquecanbewidelyusedinindustryproductsclassificationandrecognition．Forthedefectsdetectionandidentificationneedsinbearingassemblyline，automaticdet

4、ectionsystembasedonmachinevisionwasstudied，contrastmeasurementondifferentsurfaceswasmadebyplanearraycamera．Binaryzationprocessingwasdoneforacquiredimage．Itprovidesfoundationforsubsequentimagepretreatment，patternrecognition，featureextrac—tionandeigenvaluecomparison，torealize

5、productlinesurfacede~ctdetectionandidentification．Keywords：Machinevision；Digitalimage；Calibration；Patternrecognition机器视觉就是用各种成像系统代替视觉器官作为等优点，其应用正渗透到电子工业、汽车工业、航空输入，由计算机来代替大脑完成对图像信息的处理和航天以及其他诸多工业领域，在生产加工、尺寸控解释。计算机视觉检测技术狭义上可理解为采用基制、质量检测中起着重要作用。于CCD摄像机的视觉传感器获取被测物体信息的自至于轴承，有许多地方

6、需要检测，内圈和外圈，动化检测过程，即自动化地获取被测物体的特征信密封件和倒角等。尤其是轴承盖，很难在一个单一图息，完成物体形状和位置的检测，如物体尺寸、形状像内捕捉所有类型的缺陷信息，因为油封图像的对比位置、表面平整度等。它是在近几十年才发展起度低和不同缺陷有不同的属性。一些研究已经用于轴来的一种新的检测技术，随着光电子和计算机技术的承缺陷的检测。作者提出了一种基于机器视觉的针迅猛发展，其发展和应用也出现了飞跃。这是因为这对轴承缺陷检测的方法：采用一种新型的照明和图像些应用均以商品化的CCD摄像机、半导体激光器采集系统，针对外观缺陷检测，提

7、出可行方法；提出(LD)及电子产品(计算机、专用图像采集卡和低级一系列的图像处理方法用于轴承缺陷的检测，尤其是的图像处理系统等)为基础。同时人类在其他诸如对于密封变形的缺陷，采取了一种特别投影分布，并模式识别、人工智能技术等领域的发展也极大地促进在一个简单的行之有效的检测算法的基础上进行规了计算机视觉检测技术的发展。目前，它以非接触划，使系统能够检测各类轴承缺陷，包括变形、划性、柔性好、较高精度及能够迅速获得被测物体信息痕、裂纹和生锈，如图i所示。收稿日期：2012—09—20作者简介：王昌(1967一)，男，博士，教授，硕士研究生导师，从事

8、模具智能化、模块化设计技术方面的研究。E—mail：一wangchang5460@yahoo．corn．cn。