【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种丝杠表面缺陷智能检测方法及装置。
技术介绍
1、滚珠丝杠是工具机械和精密机械上最常使用的传动元件，其主要功能是将旋转运动转换成线性运动，或将扭矩转换成轴向反复作用力，同时兼具高精度、可逆性和高效率的特点。由于具有很小的摩擦阻力，滚珠丝杠被广泛应用于各种工业设备和精密仪器，滚珠丝杠常用在高精尖领域，然而滚珠丝杠表面的铁锈会降低设备使用过程中的精度，造成严重后果，所以有必要对滚珠丝杠表面铁锈缺陷进行检测。
2、在对滚珠丝杠表面缺陷检测的过程中，现有技术的常用方法为：采集滚珠丝杠表面的缺陷数据进行处理获得缺陷数据集，利用缺陷数据集建立相关的卷积神经网络模型，由神经网络模型对滚珠丝杠图像进行缺陷区域的分割检测。但受到照明条件和环境干扰的影响，滚珠丝杠表面图像中容易出现大量的反光区域和阴影区域，反光区域和阴影区域的存在导致无法准确地识别图像中的铁锈缺陷，进而降低对滚珠丝杠表面缺陷检测结果的准确性。
技术实现思路
1、为了解决在滚珠丝杠表面缺陷检测的...
【技术保护点】
1.一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述灰度序列差异程度的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述类归属标记序列的一致性强度的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述中心像素点的类归属可靠度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述根据每个再分类像素点的预设邻域范围内像素点灰度值的分布，获得再分...
【技术特征摘要】
1.一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述灰度序列差异程度的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述类归属标记序列的一致性强度的获取方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述中心像素点的类归属可靠度的获取方法包括：
5.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述根据每个再分类像素点的预设邻域范围内像素点灰度值的分布，获得再分类像素点的铁锈隶属度包括：
6.根据权利要求1所述的一种丝杠表面缺陷智能检测方法，其特征在于，所述根据再...
【专利技术属性】
技术研发人员：王立，王士路，
申请(专利权)人：济宁鲁英机械制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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