一种轴承缺陷检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种轴承缺陷检测装置，包括轴承钢球输送机构、分选系统、摄像机、缺陷识别主机及远程终端；所述轴承钢球输送机构用于负责待检测钢球的运输，将钢球运送到分选系统；所述分选系统用于对钢球进行初步分类，并将钢球分类输送到摄像机正下方：所述摄像机设置在待测钢球的上方，实时抓取钢球图像，并将钢球图像输出给缺陷识别主机；所述缺陷识别主机通过对钢球图像进行分析处理，判断钢球是否有缺陷以及缺陷类别，并将缺陷检测结果输出给远程终端。本发明专利技术能够自动检测出轴承中钢球的缺陷状况，检测结果准确，检测效率高，避免了人工检测不确定因素对检测结果的影响。

A bearing defect detection device

The invention discloses a bearing defect detection device, which comprises a bearing ball conveying mechanism, a sorting system, a video camera, a defect identification host and a remote terminal; the bearing ball conveying mechanism is used for transporting the steel ball to be tested and transporting the steel ball to the sorting system; the sorting system is used for preliminary sorting the steel ball. The camera is set on the top of the steel ball to be measured, the image of the steel ball is captured in real time, and the image of the steel ball is output to the defect recognition host, which judges whether the steel ball is defective and the defect category by analyzing and processing the image of the steel ball. The result of defect detection is output to the remote terminal. The invention can automatically detect the defect condition of the steel ball in the bearing, the detection result is accurate, the detection efficiency is high, and the influence of the uncertain factors on the detection result caused by the manual detection is avoided.

【技术实现步骤摘要】
一种轴承缺陷检测装置
本专利技术涉及轴承检测
，具体涉及一种轴承缺陷检测装置。
技术介绍
轴承是用于确定旋转轴与其他零件相对运动位置，起支撑或导向作用的零部件。轴承的主要功能是支撑旋转轴或其他运动体，引导转动或移动运动并承受由轴或轴上零件传递而来的载荷。轴承中钢球在轴承中起着很重要的作用，钢球一旦出现缺陷将严重影响轴承的使用寿命。目前针对轴承中钢球的检测一般是人工肉眼检查，劳动强度大，效率低，检测结果不可靠。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种轴承缺陷检测装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的问题。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：一种轴承缺陷检测装置，包括轴承钢球输送机构、分选系统、摄像机和缺陷识别主机；轴承钢球输送机构用于负责待检测钢球的运输，将钢球运送到分选系统，分选系统用于对钢球进行初步分类，并将钢球分类输送到摄像机正下方；摄像机设置在待检测钢球的上方，实时抓取钢球图像，并输出给缺陷识别主机，缺陷识别主机对钢球图像进行处理，判断钢球是否存在缺陷以及缺陷的类别，并输出缺陷检测结果。优选地，该轴承缺陷检测装置还包括无线数据传输模块和远程终端，无线数据传输模块用于将得到的缺陷检测结果无线传输给远程终端。优选地，摄像机选用CCD摄像机。本专利技术的有益效果为：本专利技术提出的轴承缺陷检测装置能够自动检测出轴承中钢球的缺陷状况，检测结果准确，检测效率高，避免了人工检测不确定因素对检测结果的影响。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术实施例提供的轴承缺陷检测装置结构示意图；图2是本专利技术实施例中缺陷识别主机的框架结构图。附图标记：轴承钢球输送机构1；分选系统2；摄像机3；缺陷识别主机4；无线数据传输模块5；远程终端6；前期处理模块40；特征提取模块41；缺陷特征识别模块42；增强单元401；去噪单元402；分割单元403。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。一种轴承缺陷检测装置，包括轴承钢球输送机构1、分选系统2、摄像机3和缺陷识别主机4；轴承钢球输送机构1用于负责待检测钢球的运输，将钢球运送到分选系统2，分选系统2用于对钢球进行初步分类，并将钢球分类输送到摄像机3正下方；摄像机3设置在待检测钢球的上方，实时抓取钢球图像，并输出给缺陷识别主机4，缺陷识别主机4对钢球图像进行处理，判断钢球是否存在缺陷以及缺陷的类别，并输出缺陷检测结果。优选地，该轴承缺陷检测装置还包括无线数据传输模块5和远程终端6，无线数据传输模块5用于将缺陷识别主机4得到的缺陷检测结果无线传输给远程终端6。优选地，摄像机3选用CCD摄像机。优选地，缺陷识别主机包括前期处理模块40、特征提取模块41和缺陷特征识别模块42；前期处理模块40用于对抓取的钢球图像进行前期处理；特征提取模块41用于从前期处理后的钢球图像中提取钢球特征参数；缺陷特征识别模块42用于将得到的钢球特征参数和缺陷识别主机中预存的钢球缺陷特征参数进行比对分析，判断钢球是否存在缺陷以及缺陷的类别，并输出缺陷识别结果。优选地，前期处理模块40包括增强单元401、去噪单元402和分割单元403；增强单元401用于对抓取的钢球图像进行增强处理；去噪单元402用于去除增强后的钢球图像中的随机噪声；分割单元403是采用FCM算法对去噪后的钢球图像进行分割处理。优选地，对抓取的钢球图像进行增强处理，具体为：(1)对抓取的钢球图像进行灰度化处理；(2)设置一个大小为M×M的扫描窗口，利用该扫描窗口对灰度化处理后的钢球图像进行扫描，并利用下面的增强公式计算扫描窗口内每一个像素点的灰度值，其中增强公式为：式中，Y(m,n)为扫描窗口内像素点(m,n)处的灰度值，Ynew(m,n)为扫描窗口内增强处理后的像素点(m,n)的灰度值，Ymin为扫描窗口内像素点(m,n)所在行的最小灰度值，Ymax为扫描窗口内像素点(m,n)所在行的最大灰度值；a,b,c为调节因子；(3)遍历经灰度化处理后的图像中所有像素点，所有像素点构成的集合即为增强处理后的钢球图像。有益效果：采用上式对钢球图像进行增强处理，该算法能够根据钢球图像中各个像素点的灰度值自适应的进行增强操作，该算法不仅能够提高增强后的钢球图像的明暗对比程度，而且也提高了增强后的钢球图像边缘特征的对比度，有利于后续对钢球缺陷特征的提取，进而提高轴承中钢球缺陷检测的准确率。优选地，去除增强后的钢球图像中的随机噪声，具体为：采用下述去噪公式对增强处理后的钢球图像进行去噪，其中，所述去噪公式为：式中，F(m,n)为经去噪处理后像素点(m,n)处的灰度值，Ynew(m,n)为经增强处理后的图像中像素点(m,n)处的灰度值，为水平方向上像素点(m,n)的灰度梯度值，为垂直方向上像素点(m,n)的灰度梯度值，δ为设定的固定参数，Ω是以像素点(m,n)为中心，一个大小为3×3的矩形区域，(m+i,n+j)表示区域Ω内的像素点坐标，其中i∈[-1,1],j∈[-1,1]，w(m,n)为滤波模板函数，α1和α2为权重因子。有益效果：采用上述平滑公式对经增强处理后的钢球图像进行平滑处理，该公式能够对钢球图像进行选择性的平滑处理，在滤波过程中，能够根据区域Ω内像素点的灰度值自动更新滤波模板函数，在噪声区域内进行平滑处理，在非噪声区域内则不进行平滑处理，此算法能够使得钢球图像的模糊程度降到最低，提高了钢球图像的清晰度，有利于提高后续对钢球图像的分割操作和钢球图像缺陷特征提取的精确度。优选地，所述采用FCM算法对去噪后的钢球图像进行分割处理，具体为：(1)设定聚类数目c、模糊加权指数d和迭代终止阈值λ，并设置初始迭代次数r＝0，其中2≤c≤n，d≥2,n是聚类空间的样本数；(2)初始化聚类中心矩阵V(0)＝[vk]，其中，k＝1,2,…,c，vk为第k个聚类中心；(3)根据聚类中心矩阵，利用下式，计算隶属度矩阵U(r)＝[ukp]，其中，k＝1,2…,c；p＝1,2,…,N，N为去噪后的钢球图像中像素点的个数：式中，xp为去噪后的钢球图像中第p个像素点的灰度值,ukp表示第p个像素点属于第k个类的隶属度值，dqp表示第p个像素点与聚类中心vq之间的欧式距离，dkq表示聚类中心vk与聚类中心vq之间的欧式距离，且满足k≠q，q＝1,2,…,c，vk表示第k个聚类中心；遍历所有像素点，所有像素点的隶属度值构成的矩阵即为隶属度矩阵U(r)；(4)对于k，根据下式，更新聚类中心矩阵V(r)为V(r+1)：式中，vk表示第k个聚类中心，xp表示去噪后的钢球图像中第p个像素点的灰度值，表示以第p个像素点为中心，一个大小为3×3图像块的平均灰度值；dqp表示第p个像素点与聚类中心vq之间的欧式距离，dkq表示聚类中心vk与聚类中心vq之间的欧式距离，且满足k≠q，q＝1,2,…,c；ukp表示第p个像素点属于第k个类的隶属度值；(5)根据得到的V(r+1)和步骤(3)中的公式，更新隶属度矩阵U(r+1)；(6)比较V(r)和V(r+1)，如果||V(r+1)-V(r)||＜λ，则停止迭代，其中，λ为迭代终止阈值；否则，转至步骤(4)本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轴承缺陷检测装置，其特征在于，包括轴承钢球输送机构、分选系统、摄像机和缺陷识别主机；所述轴承钢球输送机构用于负责待检测钢球的运输，将钢球运送到分选系统，所述分选系统用于对钢球进行初步分类，并将钢球分类输送到摄像机正下方；所述摄像机设置在待检测钢球的上方，实时抓取钢球图像，并输出给所述缺陷识别主机，所述缺陷识别主机对钢球图像进行处理，判断钢球是否存在缺陷以及缺陷的类别，并输出缺陷检测结果。

【技术特征摘要】
1.一种轴承缺陷检测装置，其特征在于，包括轴承钢球输送机构、分选系统、摄像机和缺陷识别主机；所述轴承钢球输送机构用于负责待检测钢球的运输，将钢球运送到分选系统，所述分选系统用于对钢球进行初步分类，并将钢球分类输送到摄像机正下方；所述摄像机设置在待检测钢球的上方，实时抓取钢球图像，并输出给所述缺陷识别主机，所述缺陷识别主机对钢球图像进行处理，判断钢球是否存在缺陷以及缺陷的类别，并输出缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的轴承缺陷检测装置，其特征在于，还包括无线数据传输模块和远程终端，所述无线数据传输模块用于将所述缺陷识别主机得到的缺陷检测结果无线传输给所述远程终端。3.根据权利要求2所述的轴承缺陷检测装置，其特征在于，所述摄像机选用CCD摄像机。4.根据权利要求3所述的轴承缺陷检测装置，其特征在于，所述缺陷识别主机包括前期处理模块、特征提取模块和缺陷特征识别模块；所述前期处理模块用于对抓取的钢球图像进行前期处理；所述特征提取模块用于从前期处理后的钢球图像中提取钢球特征参数；所述缺陷特征识别模块用于将得到的钢球特征参数和所述缺陷识别主机中预存的钢球缺陷特征参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄信文，
申请(专利权)人：深圳市晟达机械设计有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44