[发明专利]一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法有效
| 申请号: | 201811170333.3 | 申请日: | 2018-10-09 |
| 公开(公告)号: | CN109886912B | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
| 发明(设计)人: | 赵彦龙;刘磊;陈爱军;彭伟康;程楼 | 申请(专利权)人: | 中国计量大学 |
| 主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/136;G06T7/13 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 310018 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 推力 轴承 保持 表面 缺陷 检测 方法 | ||
1.一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,具体按照以下步骤实施:
步骤1:读取推力轴承保持架原始灰度图像;
步骤2:对原始灰度图像进行OTSU法二值化处理和最佳阈值二值化处理;
步骤3:对最佳阈值二值化后的图像进行中值滤波;
步骤4:对中值滤波后的图像进行背景差分处理,即用中值滤波后的图像与最佳阈值二值化后的图像做差;
步骤5:对OTSU法二值化处理后的图像进行形态学闭运算操作;
步骤6:对形态学闭运算后的图像进行轮廓检测,提取反光点区域,并获取该区域最小外接矩形形心坐标;
步骤7:在步骤4后获得的背景差分图像上,以步骤6获得的反光点区域最小外接矩形形心为圆心,以大于滚珠半径的值为半径作圆,通过将圆内像素点灰度值设置为0的方式抹去“伪缺陷”;
步骤8:对步骤7得到的去“伪缺陷”图像再次进行轮廓检测,提取轮廓面积大于S1的区域;
步骤9:对步骤8处理后的图像再次进行形态学闭运算操作;
步骤10:对步骤9形态学闭运算后的图像进行缺陷分类提取,分别对划痕缺陷和印痕缺陷计数,并在原始灰度图像上对缺陷进行标记。
2.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤2中,具体按照以下过程实施:
对原始灰度图像srcImg采用OTSU法进行二值化阈值分割得到二值化图像bwImg0;将OTSU法获得的阈值threshold0增大value0获得最佳阈值threshold1,并用最佳阈值对灰度图像srcImg进行二值化阈值分割得到二值化图像bwImg1
threshold1=threshold0+value0。
3.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤3中,具体按照以下过程实施:
对最佳阈值二值化后得到的图像bwImg1进行中值滤波,滤除推力轴承保持架表面的所有缺陷,滤波模板为45×45,得到滤波后的图像lvboImg。
4.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤4中,具体按照以下过程实施:
利用中值滤波后的图像lvboImg与最佳阈值二值化后的图像bwImg1逐像素灰度值做差,得到背景差分后的图像diffImg0。
5.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤5中,具体按照以下过程实施:
对OTSU法二值化后的图像bwImg0进行形态学闭运算操作,使得图像bwImg0中除了反光点外的其它各轮廓区域连通,得到形态学闭运算后的图像erodeImg;膨胀腐蚀操作选取矩形结构元素,其大小为15×15。
6.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤6中,具体按照以下过程实施:
对形态学闭运算后的图像erodeImg进行轮廓检测,计算各轮廓面积值Scontours0,以Scontours0S0提取反光点区域,S0为固定面积阈值,并获取反光点区域最小外接矩形形心位置坐标center0。
7.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤8中,具体按照以下过程实施:
对抹去“伪缺陷”后的图像diffImg1,再次进行轮廓检测,并计算各轮廓的面积Scontours1,提取轮廓面积Scontours1S1的轮廓,S1为固定面积阈值,获得缺陷粗提取图像diffImg2。
8.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤9中,具体按照以下过程实施:
对步骤8中得到的缺陷粗提取图像diffImg2进行形态学闭运算操作,达到断痕重连的效果;形态学闭运算选用矩形7×7的结构元素,获得二次形态学闭运算后的断痕重连图像diffImg3。
9.根据权利要求1所述的一种推力轴承保持架表面缺陷检测方法,其特征在于,所述的步骤10中,具体按照以下过程实施:
对步骤9所获得的二次形态学闭运算后的断痕重连图像diffImg3再次进行轮廓检测,获取各轮廓最小外接矩形的宽width、高height和形心位置坐标center1,计算各轮廓面积Scontours2及其最小外接矩形宽高比whRatio,对角线长度pLength和最小外接矩形占空比Rectangles;
whRatio=width/height
Rectangles=Scontours2/(width×height)
r=pLength/2+10
提取最小外接矩形宽高比whRatiovalue2的轮廓即为印痕,value2为印痕固定宽高比阈值,累计印痕缺陷数目k0;提取最小外接矩形宽高比whRatiovalue3且高heightvalue4的轮廓为单线条划痕,value3为单线条划痕固定宽高比阈值,value4为单线条划痕固定高度阈值,提取最小外接矩形占空比Rectanglesvalue5且轮廓面积Scontours2S2的轮廓为交叉划痕,value5为交叉划痕固定占空比阈值,S2为交叉划痕固定面积阈值,累计划痕缺陷数目k1;最后在原始灰度图像srcImg上,以各缺陷最小外接矩形形心center1为圆心,以r为半径画圆标记缺陷。
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