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凯时是AG优质运营商轴承铆钉缺陷检测方法分析

文章編輯:【本站】发布日期:2021-08-03 16:12:21

軸承的質量在很大程度上是由鉚釘的裝配質量決定的。但是,目前我國針對軸承鉚釘裝配質量的研究十分有限。因此,針對軸承裝配過程中可能會出現的鉚釘缺陷,論文提出了幾種能夠對軸承鉚釘的缺陷進行檢測的方法,並且選取40個存在鉚釘缺陷的軸承進行測驗,測驗結果表明,選取的測驗方法都能夠很好地起到檢測軸承鉚釘缺陷的效果。
1 引言
衆所周知,機械設備中的機械旋轉體主要依靠軸承來支撐,降低轉動過程中的摩擦系數。機械設備的可靠性、壽命、性能以及精度在很大程度上都受軸承的精准度、壽命、性能以及精度的影響。因此,軸承的質量及其裝配質量,對機械設備而言都有著十分重要的作用。
2 轴承铆钉缺陷的相关研究
滾動體、鉚釘漏裝以及軸承表面的缺陷是軸承缺陷檢測研究的主要內容。相關學者提出了一種采用小波變化以及紋理特征的軸承防塵蓋缺陷檢測方式,在軸承防塵蓋的缺陷檢測中應用小波變化,並且也將紋理特征應用其中。還有一種方法能夠快速地對軸承表面的缺陷進行檢測,就是在軸承表面曲線檢測的過程中應用OSTU多次阈值。有學者對軸承表面缺陷進行了深入地分析研究,將軸承表面反光以及圖像不均勻的問題徹底地解決,並且對定位方法也進行重新測驗定義,采用SUSAN算子對微小軸承表面曲線圖像進行分割,取得了良好的應用效果。還有相關人員深入地研究了齒輪軸承漏針缺陷的檢測方式。由此可見,當下對于軸承缺陷的研究,我國已經有相當一部分學者以及科研人員在進行研究。但是凯时是AG优质运营商可以發現,對于軸承鉚釘缺陷的研究幾乎沒有,凯时是AG优质运营商應當肯定鉚釘在軸承裝配中的重要作用,軸承各項功能的發揮都受鉚釘質量的直接影響。在工業領域已經廣泛地應用機器視覺的大環境下,一個能夠代替人工檢測鉚釘裝配缺陷的方法或者系統,對于許多軸承生産企業來說是十分重要的。介于目前學術界對于鉚釘裝配缺陷的研究較少情況以及市場的迫切需求,本文就軸承鉚釘裝配的缺陷進行深入研究,有機結合邊緣特征模板和金字塔相結合的算法以及Blob算法,檢測軸承裝配時鉚釘的缺陷,重點敘述算法的原理以及算法在軸承鉚釘檢測中的詳細實現步驟。經過科學的驗證,這些方法都能夠起到良好的檢測效果,可靠性較高,能夠適用于實際的檢測中。
3 Blob算法
使用Blob算法的根本原因就是爲了找出區域內出現的灰度突變的範圍,並將其面積、形狀、大小以及准確的位置找出來。使用這種算法能夠有效地進行阈值分割圖像,實效性強並且速度快,能夠充分滿足工業檢測對于速度的要求。因此,該算法在工業、生物學以及農産品行業中被廣泛地應用。
首先要對圖像進行預處理,采用均值濾波的方式對圖像進行去噪,直方圖均衡化的方式對圖像進行增強。隨後對軸承鉚釘缺陷進行檢測。第一步,對軸承的原始圖像進行二值化處理,須采用分塊取阈值和行灰度去平均相結合的方式進行,對目標的強度進行初步增強,隨後對圖像進行分割。第二步,以連通域面積結合圓形度爲基礎將軸承內外圈區域提取出來,並對區域進行開運算的方法,改善圖像質量[1]。第三步,根據圖像取補和做差的方法提取軸承的保持架區域。第四步,對上一步的結果進行二值化,提取出鉚釘的區域圖像。最後,對上一步的結果進行圓模板開運算以及腐蝕運算之後做差,提取出結果,並在原始圖中將缺陷進行標記。
4 边缘特征模板与金字塔相结合的匹配算法
由于在目標出現旋轉或者光照不均勻的情況下,准確地匹配結果存在一定的難度,因此,采用邊緣特征模板與金字塔相結合的匹配算法對軸承鉚釘缺陷進行檢測,方法如下:
第一步,采用Sobel算法提取軸承圖像的邊緣點位置以及梯度方向。第二步,利用圖像金字塔搜索相應的策略加速算法進行運算。第三步,同時使用金字塔對軸承圖像鉚釘位置進行定位。第四步,將各個鉚釘區域位置進行提取,並且對輪廓的封閉性以及輪廓的長度進行篩選,與完好的軸承鉚釘輪廓圖像自動對比,進而找到鉚釘的缺陷[2]。
5 检测结果
凯时是AG优质运营商采用以上兩種算大對于40顆存在鉚釘缺陷的軸承進行檢測,結果顯示在這40副圖像中,Blob算法以及邊緣特征模板與金字塔相結合算法,都能夠准確地檢測出存在缺陷的鉚釘,不存在誤檢,正確率均達到百分之百。因此,本文所提出的兩種算法都能有效地檢測出軸承鉚釘中的殘次品。
6 结语
軸承鉚釘缺陷是影響軸承正常使用的重要原因之一,但是當下我國針對于軸承鉚釘缺陷的研究非常有限,相關企業無法獲取有價值的檢測方法。因此,本文就結合邊緣特征模板與金字塔相匹配的算法與Blob算法進行實際的軸承鉚釘檢測,最後的驗證出這兩種方法能夠准確地檢測出軸承鉚釘存在的缺陷。
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