機器視覺在列車圓錐滾子軸承檢測中的應(yīng)用.pdf

1、工人對軸承內(nèi)圈滾動面作一般檢查時通常情況下僅僅將軸承外圈拆卸掉，不可以拆卸滾子和保持架，然后用眼睛通過滾子之間的狹小縫隙來觀察內(nèi)圈外表面，損耗工人很大的精力也很容易造成漏檢。針對檢修時不允許分解軸承內(nèi)圈組件，本文尋找到了一種更先進的檢測方法，通過機器視覺實現(xiàn)列車軸承內(nèi)圈滾動面的缺陷檢測。課題分為四大部分：
　　（1）獲取高質(zhì)量圖像的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計。機器視覺檢測是采集零件圖像然后分析圖像，來查找出零件的缺陷。因此，圖像質(zhì)量的好壞對機器

2、視覺能否檢測成功有著很大的影響。對于圖像的獲取，本文設(shè)計了一個完整的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，圖像采集過程中滾子和保持架固定不動，內(nèi)圈隨著電機旋轉(zhuǎn)，打開LED光源將CCD攝像機固定在兩滾子之間的縫隙中調(diào)整角度，就可以采集到內(nèi)圈外表面的圖像并把他們保存起來。
　　（2）圖像預(yù)處理。采集圖像時會受到很多想不到的因素的影響，造成采集到的圖像存在著很多的噪聲，噪聲會對圖像像素值造成很大的影響。通過分析噪聲分布的特性、工作環(huán)境以及與圖像信號的關(guān)系，判別噪聲

3、種類，選擇MATLAB工具箱中提供的中值濾波器來去除噪聲，以獲得更加準確的圖像。
　?。?）缺陷檢測程序設(shè)計。利用matlab對所采集到的軸承內(nèi)圈圖像進行分析，實現(xiàn)對內(nèi)圈滾道面的缺陷檢測。
　　軸承內(nèi)圈外表面平整、具有一致的顏色，因而良好軸承的圖像中其灰度值離散型很低，有缺陷的軸承破壞了其表面的平整性并且使其灰度值離散型變得相對比較大。對完成預(yù)處理的圖像需要分析其圖像的特征，論文中使用matlab來實現(xiàn)的，可以得到其灰度值的