一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法技术

本申请公开一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其步骤为：先将拍摄的轴承正面照片通过去除背景及图像处理增强；再进行二值化ROI区域提取；最后，采用边缘压缩准则和标准件对比准则对二值化ROI区域图像进行缺口检测。边缘压缩准则是用压缩近似边缘代替轴承实际边缘进行检测，可降低光照对轴承边缘识别的影响，提高检测算法鲁棒性；标准件对比准则是将形态学处理后的轴承的二值化ROI区域图像与标准件的对应二值化图像做对比，实现轴承缺口的判断检测。本申请提出的检测方法与采用单一准则对轴承缺口进行检测的方法相比，更准确可靠，精度更高。精度更高。精度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法


[0001]本申请涉及轴承检测
，特别涉及一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法。

技术介绍

[0002]机械设备的性能高就要求其中零件的质量要好，轴承作为一种高精密基础零件被广泛应用在高铁、航天、机械等领域。轴承在机械设备中起着支撑旋转体减少轴摩擦力的作用，轴承质量的好坏很大程度上决定了设备的性能高低。
[0003]在轴承使用过程中，轴承表面存在缺陷会严重影响轴承的使用性能，严重时会导致使用轴承设备的报废，造成重大的生产事故。因此，对轴承表面缺陷进行高效快速检测是相关企业迫切需要解决的技术问题。轴承的正面，生产过程中容易产生各种缺口，人工检测效率很低，因此有必要进行自动化检测。近年来，机器视觉检测以其非接触、高效的特性，广泛应用于轴承表面缺口检测中。
[0004]现有的轴承缺口机器视觉检测系统采用的方法大致为基于传统图像处理算法的检测方法。传统的缺口检测方法会直接提取轴承边缘特征，查找边缘突变区域，设置阈值判定缺口。这种方法不需要大规模的数据，简单有效，但是精度较低，存在误检风险。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本申请提供了一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，可实现对轴承缺口的准确检测，降低误检率，提高检测精度。
[0006]本申请提供一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，如图1一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法的流程示意图所示，步骤包括：
[0007]采用高精度面阵摄像机对待测轴承正面进行图像采集，得到轴承正面图像，如图2一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承正面图像采集示意图所示。
[0008]将轴承正面图像的背景无关区域切割掉，得到无背景轴承正面图像。所述无背景轴承正面图像如图3一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承的无背景轴承正面图像所示。
[0009]对无背景轴承正面图像进行图像处理，得到二值化ROI区域图像。所述图像处理，步骤包括：
[0010]对无背景轴承正面图像进行去噪增强滤波，得到清晰的无背景轴承正面图像；
[0011]对清晰的无背景轴承正面图像进行二值化处理，提取ROI区域,得到二值化ROI区域图像。所述二值化ROI区域图像，具体为：将轴承正面外圈和内圈区域灰度设置为255，其他区域灰度设置为0的图像。如图4一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承的二值化ROI区域图像。
[0012]采用边缘压缩准则和标准件对比准则对轴承的二值化ROI区域图像进行缺口检测。
[0013]采用边缘压缩准则：先对二值化ROI区域图像进行压缩近似处理，如图5一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法的边缘压缩近似处理示意图所示，再进行第一次缺口检测，步骤包括：
[0014]取二值化ROI区域图像中轴承内圈和外圈的边缘轮廓；
[0015]近似保存轴承内圈和外圈的边缘轮廓，去除多边缘，得到单边缘轮廓；
[0016]对单边缘轮廓进行平滑处理，得到平滑单边缘轮廓；
[0017]将所述平滑单边缘轮廓拟合成边缘拟合圆；
[0018]计算边缘拟合圆中各个近似边缘点到圆心的距离，得出近似边缘点的起伏程度；
[0019]若近似边缘点的起伏程度大于设定阈值，则判断轴承正面有缺口；若近似边缘点的起伏程度小于设定阈值，则判断轴承正面无缺口。
[0020]标准件对比准则：先将二值化ROI区域图像与标准件做对比，再进行第二次缺口检测，步骤包括：
[0021]将二值化ROI区域图像拆分成内圈二值化图像和外圈二值化图像；
[0022]用内圈二值化图像和外圈二值化图像分别减去标准件轴承的内圈二值化图像和外圈二值化图像，得到差值图像；
[0023]对差值图像进行形态学处理后，得到处理后差值图像；
[0024]计算所述处理后差值图像的非零像素点数；
[0025]若非零像素点数大于设定阈值，则判断轴承正面有缺口；若非零像素点数小于设定阈值，则判断轴承正面无缺口。
[0026]综合第一次缺口检测和第二次缺口检测的结果，判断轴承正面有无缺口，具体为：若第一次缺口检测判断轴承正面有缺口，则认定轴承正面有缺口；若第二次缺口检测判断轴承正面有缺口，则认定轴承正面有缺口；若第一次缺口检测与第二次缺口检测都判断轴承正面有缺口，则认定轴承正面有缺口；若第一次缺口检测与第二次缺口检测都判断轴承正面无缺口，则认定轴承正面无缺口。
[0027]若判断轴承正面有缺口，将轴承缺口区域的轴承正面图像、无背景轴承正面图像、二值化ROI区域图像记录并保存，用于后续的缺口大小测试，形成原因分析及存在缺口产品的数据统计等工作。
[0028]现有的轴承缺口机器视觉检测方案一般直接提取轴承边缘，通过测量整个或部分轴承边缘的起伏程度来判断是否有缺口。但实际中轴承边缘为圆弧形，并且噪声较多，很难提取到单边缘的高精度边缘，从而大大增加了误检的风险。本申请创新的采用边缘压缩准则对提取的轴承二值化ROI区域图像的轴承边缘进行边缘压缩近似处理，以压缩近似后的边缘做为依据来判断缺口。该方法速度更快，抗噪声干扰更强。
[0029]为确保对轴承缺口的判断可靠性，本方案还设置标准件对比准则，提取待测轴承和标准件的差值，通过差值判断轴承是否有缺口。本申请通过两种准则相互配合对轴承进行缺口检测，两种准则互为补充，可为最终判断结果提供双重保障。相比于现有的使用单一的准则进行缺口检测判断的方法，其精度和稳定性都要高出许多。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简
单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法的流程示意图；
[0032]图2为本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承正面图像采集示意图；
[0033]图3为本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承的无背景轴承正面图像；
[0034]图4为本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法中轴承的二值化ROI区域图像；
[0035]图5为本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法的边缘压缩近似处理示意图。
具体实施方式
[0036]为了解释说明本申请怎样实现对轴承缺口的检测，现将详细地对一些实施例进行说明。以下实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0037]本申请方法的实施流程参见图1本申请一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法的流程示意图所示。
[0038]在一些实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其特征在于，步骤包括：获取轴承正面图像；将轴承正面图像的背景无关区域切割掉，得到无背景轴承正面图像；对无背景轴承正面图像进行图像处理，得到二值化ROI区域图像；对二值化ROI区域图像进行压缩近似处理，进行第一次缺口检测；将二值化ROI区域图像与标准件做对比，进行第二次缺口检测；综合第一次缺口检测与第二次缺口检测的结果，判断轴承正面有无缺口。2.根据权利要求1所述的一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其特征在于，所述图像处理，步骤包括：对无背景轴承正面图像进行去噪增强滤波，得到清晰的无背景轴承正面图像；对清晰的无背景轴承正面图像进行二值化处理，提取ROI区域,得到二值化ROI区域图像。3.根据权利要求2所述的一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其特征在于，所述二值化ROI区域图像，具体为：将轴承正面外圈和内圈区域灰度设置为255，其他区域灰度设置为0的图像。4.根据权利要求1所述的一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其特征在于，所述压缩近似处理，步骤包括：取二值化ROI区域图像中轴承内圈和外圈的边缘轮廓；近似保存轴承内圈和外圈的边缘轮廓，去除多边缘，得到单边缘轮廓；对单边缘轮廓进行平滑处理，得到平滑单边缘轮廓，进行第一次缺口检测。5.根据权利要求4所述的一种基于边缘压缩近似处理的轴承正面缺口检测方法，其特征在于，所述第一次缺口检测，步骤包括：将所述平滑单边缘轮廓拟合成边缘拟合圆；计算边缘拟合圆中各个近似边缘点到圆心的距离，得出近似边缘点的起伏程...

【专利技术属性】
技术研发人员：马建友，刘阳，苏循亮，
申请(专利权)人：南京风兴科技有限公司，
类型：发明
国别省市：