一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法技术

本发明专利技术属于计算机视觉检测的目标检测领域，具体涉及一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法，该方法包括：采集圆柱滚子表面缺陷图片，并标注；对标注后的文件和图片制作数据集，并且扩充数据集；改进YOLOv5s模型中的骨干网络中的残差组件并更换激活函数；将损失函数CIoU改为SIoU；训练好改进模型得到最佳权重文件后对改进的YOLOv5s模型进行封装；将Halcon算子进行封装；将封装好的算子在QT框架上做好接口，采用改进后的YOLOv5s推理模型对圆柱滚子表面缺陷进行检测。本发明专利技术通过使用Halcon封装好的检测算子和改进后的YOLOv5s模型对圆柱滚子表面缺陷进行检测，大大增加了检测的准确率，提高了生产效率。提高了生产效率。提高了生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法


[0001]本专利技术涉及计算机视觉的目标检测领域，具体是一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法。

技术介绍

[0002]圆柱滚子轴承主要用于压缩机、泵、风能设备、齿轮箱、不平衡激振器等工业装备，具有重载高速，能承受轴向位移等作用，是工业领域中不可缺少的一部分。而圆柱滚子作为圆柱滚子轴承的关键性零部件之一，其表面质量直接影响圆柱滚子轴承的工作性能和使用寿命。
[0003]目前，针对滚子表面缺陷的筛选主要通过人工检查，但工人长期在光亮条件下通过金属表面折射光线来检查表面缺陷，容易造成用眼疲劳，会导致漏检率提高，从而造成瑕疵滚子用于生产滚子轴承，轴承性能下降，产品质量不合格，甚至会出现工业装备出现重大安全事故。另外，人工检测滚子表面缺陷的效率低下，成本较高，不适合对滚子进行批量检测。
[0004]近年来随着机器视觉技术的快速发展，检测领域也开始应用该技术来取代人工。但是传统的机器视觉算法对微小缺陷检测准确率较低，分类准确率也较低。

技术实现思路

[0005]因此针对现有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集圆柱滚子表面缺陷图片，并标注；S2，对标注后的文件和图片制作数据集，并且扩充数据集；S3，改进YOLOv5s模型中的骨干网络中的残差组件并更换激活函数；S4，将损失函数CIoU改为SIoU；S5，训练好改进模型得到最佳权重文件后对改进后的YOLOv5s模型进行封装；S6，将用Halcon软件编写的检测算子导出成C++程序进行封装；S7，将封装好的C++程序和改进后的YOLOv5s封装模型在QT框架上做好接口，采用封装好的C++程序和改进后的YOLOv5s模型对圆柱滚子表面缺陷进行检测。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法，其特征在于，所述S1具体包括：采用高亮光源配合PCCD012环外侧镜头拍摄滚子侧面图片，采用平行光源配合50mm焦距镜头拍摄滚子端面，采用上方30
°
光源与下方45
°
光源配合形成辅助光源，配合相机靶面尺寸的高分辨率、小焦距的镜头拍摄滚子侧面，并且用LabelImg标注软件，以PASCAL VOC格式对缺陷进行标记得到xml文件。3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法，其特征在于，所述S2具体包括：将数据集划分为训练集、验证集和测试集，对数据集采用翻转、裁剪、加噪声、旋转、平移、镜像中一种或多种方式进行扩充。4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的圆柱滚子表面缺陷检测方法，其特征在于，所述S3包括：将YO...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁巨龙，孔佳骏，王金虎，王安静，吴金津，陈聪，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：