發(fā)布時間：2021-03-25 12:12

　　軸承作為制造業(yè)的核心器件,是我國重點發(fā)展的戰(zhàn)略性基礎產(chǎn)業(yè)之一。軸承滾子作為軸承結(jié)構(gòu)中的關(guān)鍵零部件,起著支撐軸和減少軸承轉(zhuǎn)動摩擦的作用,其質(zhì)量決定了軸承的性能和壽命。軸承滾子在生產(chǎn)制造過程中,由于機械、環(huán)境及人為等因素的干擾可能會出現(xiàn)各種表面缺陷,導致其質(zhì)量下降,從而影響軸承的性能和使用壽命。有缺陷的軸承滾子產(chǎn)品一旦流入市場,不僅對企業(yè)聲譽造成不良影響,還會存在重大安全隱患。因此,在生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)中檢測軸承滾子表面是否存在缺陷就顯得十分重要。為了解決上述問題,本文結(jié)合實際項目,提出基于閾值分割的缺陷提取算法。該算法通過自適應設置閾值,完整分割出軸承滾子圖像的缺陷區(qū)域,并利用偽缺陷過濾進一步剔除不必要的區(qū)域,以實現(xiàn)缺陷目標的提取。（1）針對常用閾值分割算法不能完整分割缺陷的問題,提出自適應雙閾值缺陷分割算法。首先,通過直方圖分析,篩選出部分標準直方圖數(shù)據(jù);其次,利用該部分數(shù)據(jù)擬合得到標準函數(shù);然后求取圖像直方圖包絡函數(shù)與標準函數(shù)的差異值和,根據(jù)缺陷灰度比實際偏低或偏高的現(xiàn)象,選取第一個和最后一個使局部差異值和最大的灰度,將其作為初步的缺陷閾值。同時,為了減少擬合所帶來的閾值誤差,在閾值范圍的... 

【文章來源】：重慶郵電大學重慶市

【文章頁數(shù)】：80 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

各國軸承占全球市場占比

重慶郵電大學碩士學位論文 1, ,,0, ,f x y Tg x yf x y T 點(x,y)的像素，f(x,y)為分割前點(x,y)的像很多，其中典型的方法有最大類間方差法方法針對目標與背景存在明顯差異且噪聲存在噪聲較大或光照不均勻的復雜圖像時，分別表示了簡單圖像和復雜圖像使用全局 中得到較為完整且準確的缺陷，而圖 2.3

復雜場景的全局閾值分割（含有光照不均、灰度分布離散）

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于機器視覺的軸承防塵蓋檢測算法[J]. 袁冬冬,應俊,解利軍,周迪斌.  計算機系統(tǒng)應用. 2019(01)
[2]基于顯著性判別的缺陷檢測方法[J]. 周洲,黃茜,胡志輝.  計算機工程與科學. 2018(12)
[3]基于機器視覺的微小零件表面缺陷檢測研究[J]. 王東,黎萬義,孫佳,郝高明,王鵬.  應用科技. 2018(04)
[4]基于機器視覺算法的軸承套端面缺陷檢測研究[J]. 駱騰斌,陳碩,趙紫陽,連青惠.  機電工程. 2018(02)
[5]機器視覺表面缺陷檢測綜述[J]. 湯勃,孔建益,伍世虔.  中國圖象圖形學報. 2017(12)
[6]基于機器視覺的滑動軸承缺陷檢測系統(tǒng)設計[J]. 陳琦,阮鴻雁.  組合機床與自動化加工技術(shù). 2017(05)
[7]不忘建設世界軸承強國的初心——《全國軸承行業(yè)“十三五”發(fā)展規(guī)劃》解讀[J]. 何加群.  軸承. 2017(05)
[8]基于區(qū)域生長法的三維心血管模型的分割[J]. 譚啟路,程云章.  北京生物醫(yī)學工程. 2016(05)
[9]改進的Otsu算法在缺陷檢測中的應用[J]. 喬爽,吳金波.  機械與電子. 2016(07)
[10]軸承端面缺陷的視覺檢測方法[J]. 王恒迪,李莎,楊建璽,劉盟盟.  軸承. 2016(03)

碩士論文
[1]基于機器視覺的軸承內(nèi)圈表面缺陷檢測系統(tǒng)研究[D]. 鄭越.沈陽工業(yè)大學 2017
[2]瑞利分布的Bayes估計與極大似然估計[D]. 蘆凌飛.中國礦業(yè)大學 2014
[3]軋機用特大型滾動軸承溫度場及其生熱率的仿真分析[D]. 李軍紅.東北大學 2010
[4]機器視覺應用技術(shù)研究[D]. 李鋒.浙江大學 2003



本文編號：3099659