一种基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法.pdf

### 基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法 #### 技术背景与创新点 轴承作为机械设备中的重要组成部分，在工业生产中扮演着至关重要的角色。随着制造业的不断发展，对于轴承质量的要求也越来越高。传统的轴承滚子倒角面缺陷检测主要依赖人工目视检查或简单的机械检测设备，这种方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致检测结果不稳定。因此，开发一种高效、准确的自动检测方法显得尤为重要。 #### 关键技术介绍 本发明提出了一种基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法，该方法通过结合深度学习技术和机器视觉技术，实现了对轴承滚子倒角面缺陷的自动检测。具体来说，主要包括以下几个关键技术点： 1. **机器视觉采集系统的构建**：为了获取高质量的轴承滚子倒角面图像，本发明设计了一个专门的机器视觉采集系统。该系统由面阵相机、环外侧镜头、球积分光源和运动轴等组成。通过精确调节各个部件的位置关系，确保轴承滚子倒角面在拍摄时能得到均匀且足够的照明，从而提高后续图像处理的效果。 2. **图像样本库的建立**：通过对含倒角面缺陷的轴承滚子进行图像采集，并对缺陷位置进行标定，建立了轴承滚子倒角面缺陷数据库。这个数据库包括了无缺陷图像和带缺陷图像，并且对缺陷进行了标注，为后续模型训练提供了基础数据支持。 3. **基于深度卷积神经网络的目标检测模型**：利用深度卷积神经网络（CNN）建立目标检测模型，该模型能有效提取图像中的特征，并通过训练学习到区分正常区域与缺陷区域的能力。通过大量的图像样本训练后，该模型能够实现对倒角面缺陷的快速检测和位置定位。 4. **缺陷检测与复检**：在检测阶段，首先使用基于计量模型的边缘检测算法提取滚子倒角面轮廓，再利用训练好的缺陷检测网络模型判断是否存在缺陷，并对缺陷区域进行定位。为进一步提高检测精度，还采用了Blob分析算法提取缺陷区域的面积、灰度值等特征，以此判断是否为误检区域，最终确定缺陷的具体位置。 #### 实施细节 1. **采集含倒角面缺陷的轴承滚子图像样本**：利用设计好的机器视觉采集系统，从多个角度和不同的光照条件下采集大量含倒角面缺陷的轴承滚子图像样本，并对样本中的缺陷位置进行精确标注。 2. **图像预处理**：对采集到的图像进行灰度化处理，并采用阈值分割算法从图像中分割提取待检测区域。将分割出的待检测区域图像进行缩放，并保存为图像样本。 3. **网络模型训练**：使用CNN模型对分割后的图像样本进行训练。训练过程包括输入层接收图像样本，通过多层卷积层提取特征，经过池化层进一步提取关键特征，最后通过全连接层输出检测结果。训练过程中还需要不断调整网络参数，以优化模型性能。 4. **检测流程**：实际应用时，先通过机器视觉采集系统采集待检测的轴承滚子图像，然后利用训练好的网络模型进行缺陷检测。检测过程中，首先提取倒角面轮廓，接着判断是否存在缺陷及缺陷位置，最后通过Blob分析算法进行复检，以提高检测的准确性。 本发明提供了一种高效、准确的轴承滚子倒角面缺陷自动检测方法，不仅大大提高了检测效率，还显著提升了检测精度，为轴承制造行业的质量控制提供了强有力的技术支持。