轴承表面缺陷类型识别算法

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1、第３２卷第５期计算机应用研究Ｖｏｌ３２Ｎｏ５２０１５年５月ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＭａｙ２０１５轴承表面缺陷类型识别算法１１２１陈龙，侯普华，王进，朱文博（１．上海理工大学机械工程学院，上海２０００９３；２．浙江大学ＣＡＤ＆ＣＧ国家重点实验室，杭州３１００２７）摘要：针对生产和装配过程中轴承表面缺陷检测传统方法的不足，提出一种新的轴承表面缺陷类型识别算法。首先改进Ｃａｎｎｙ算子以提高轮廓识别度，将Ｓｉｆｔ算法应用于缺陷区域提取，对轴承表面缺陷图像和无缺陷图像进行Ｓｉｆｔ图像匹配以定位缺陷区域，运用像素

2、点的异或运算以精确提取缺陷区域。选择部分Ｈｕ矩值和几何特征值准确描述缺陷区域，将其作为ＢＰ神经网络算法的输入，从而最终识别出缺陷类型。实验表明，该方法提高了识别率，且具有非接触、速度快、精度高和抗干扰能力强等优点，较好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。关键词：轴承；表面缺陷；缺陷识别；Ｓｉｆｔ算法；ＢＰ算法中图分类号：ＴＰ３９１４；ＴＨ１３３．３文献标志码：Ａ文章编号：１００１３６９５（２０１５）０５１５４９０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１５．０５．０６８Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｂ

3、ｅａｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｔｙｐｅ１１２１ＣＨＥＮＬｏｎｇ，ＨＯＵＰｕｈｕａ，ＷＡＮＧＪｉｎ，ＺＨＵＷｅｎｂｏ（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ；２．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＣＡＤ＆ＣＧ，ＺｈｅｊｉａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｏｍｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓｉｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏ

4、ｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｆｏｒｔｈｅｂｅａｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｇｅｎｅｒａｔｅｄｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎａｎｄａｓｓｅｍｂｌｙ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｎｅｗｂｅａｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｉｔｐｕｔｆｏｒｗａｒｄａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣａｎｎｙｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ，ａｎｄａｌｓｏａｐｐｌｉｅｄＳｉｆｔｉｍａｇｅｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｔｈ

5、ｅｂｅａｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｏｌｏｃａｔｅｔｈｅｄｅｆｅｃｔａｒｅａｗｉｔｈｏｒｗｉｔｈｏｕｔｄｅｆｅｃｔｂｙｍａｔｃｈｉｎｇｔｈｅｉｍａｇｅｓ．ＩｔｕｓｅｄｔｈｅｐｉｘｅｌＸＯＲｏｐｅｒａｔｉｏｎｔｏｅｘｔｒａｃｔｔｈｅｄｅｆｅｃｔａｒｅａｐｒｅｃｉｓｅｌｙａｎｄｓｅｌｅｃｔｅｄｐａｒｔｏｆＨｕｍｏｍｅｎｔａｎｄｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｅａｔｕｒｅｓｖａｌｕｅｓｔｏｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｄｅｆｅｃｔａｒｅａａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｎｄｕｓｅｄａｓｔｈｅｉｎｐｕｔｄａｔａｆｏｒｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒ

6、ｋａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄｄｅｆｅｃｔｔｙｐｅ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅ，ａｎｄｗｉｔｈｔｈｅｍｅｒｉｔｓｏｆｎｏｎｃｏｎｔａｃｔ，ｆａｓｔｓｐｅｅｄ，ｈｉｇｈａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｔｒｏｎｇａｎｔｉｊａｍｍｉｎｇｃａｐａｂｉｌｉｔｙ，ｓｏｉｔｃａｎｒｅａｌｉｚｅｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｂｅａｒｉｎｇｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｅｃｔｔｙｐｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｅａｒｉｎｇ；ｓｕｒｆａｃｅｄｅ

7、ｆｅｃｔ；ｄｅｆｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；Ｓｉｆｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ＢＰａｌｇｏｒｉｔｈｍ是利用差影法完成对轴承表面比较均匀区域的检测，二是利用!引言模板匹配法对轴承表面有文字的区域进行检测。陶青平等［６］轴承是机械行业中广泛使用且非常重要的零件，其精度人针对单阈值分割算法只用于检测轴承表面缺陷低于目标高，批量化生产，表面质量和加工精度都对轴承寿命产生巨大灰度缺陷、而多阈值分割算法只用于检测表面缺陷高于目标灰的影响，因此，表面质量检测是轴承制造商非常关心的一个问度缺陷的情况，研究一种采用Ｏｔｓｕ的多阈值分割方法，完成了题。轴承表面缺陷检

8、测一直是轴承行业检测技术的薄弱环节。轴承表面缺陷检测。涂宏斌等人也对轴承表面缺陷检测作过［７～９］在轴承自动化生产线上，轴承质量检测仍借助于人工检测，不研究。现有的