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文檔簡介
1、隨著現(xiàn)代鐵路的高速發(fā)展,對現(xiàn)役列車滾動軸承進行檢測越來越重要。目前,我國列車滾動軸承缺陷依舊停留在手工檢測階段,技術(shù)落后、工作效率低。而日本、美國等國在其檢測方面進行了大量的研究,并研制出了各種類型的檢測裝置,產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟效益。隨著我國工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域的巨大進步和市場的開放,給計算機控制技術(shù)、機器視覺技術(shù)、信息技術(shù)在鐵路系統(tǒng)的應(yīng)用帶來了前所未有的機遇。 本文根據(jù)列車滾動軸承表面缺陷圖像的特點,利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對采集到的滾
2、動軸承圖像進行處理并提取出缺陷,最后利用有效特征對缺陷進行分類。本文內(nèi)容由以下部分構(gòu)成: 1.在缺陷圖像預處理方面,本文首先分析了鐵路貨車滾動軸承常見表面缺陷的形態(tài)特征、形成機理及其識別的難點,設(shè)計了表面缺陷圖像處理與識別系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。利用離散K-L變換和多小波變換對圖像進行濾波去噪,增強了圖像的對比度,濾除混入圖像中的噪聲,改善了圖像質(zhì)量。 2.在邊緣檢測方面,先利用改進的模糊C均值聚類算法檢測噪聲與邊緣,達到粗分割
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