[发明专利]一种轴承三维缺陷检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种轴承三维缺陷检测方法及系统。所述方法包括：在组合光源及转动平台作用下，获得N张待检测的二维轴承图像，对N张待检测的轴承图像进行预处理，得到用于缺陷检测的1/N张预处理图像，将1/N张预处理图像输入到预先训练的N通道的深度学习模型中，得到缺陷检测结果。本发明通过2D相机和转动平台相配合，并通过多视图多通道多注意力机制改进YOLO网络结构的检测算法，替代目前昂贵的3D相机检测方式，提高检测精度及检测效率，降低系统成本。

技术领域

本发明属于机器视觉缺陷检测技术领域，具体涉及一种轴承三维缺陷检测方法及系统。

背景技术

轴承是各类机械装备的重要基础零部件，它的精度、性能、寿命和可靠性对主机的精度、性能、寿命和可靠性起着决定性的作用。在机械产品中，轴承属于高精度产品，不仅需要数学、物理等诸多学科理论的综合支持，而且需要材料科学、热处理技术、精密加工和测量技术、数控技术和有效的数值方法及功能强大的计算机技术等诸多学科为之服务，因此轴承又是一个代表国家科技实力的产品。

特别是小型轴承，其外观缺陷检测通常存在从单一方向打光时候无法提取出特别是划痕、凹坑、毛刺等具有三维特征的缺陷，很难从一个方向进行判别，从而导致现有的2D轴承检测设备或系统无法完全检测出轴承的三维缺陷；进而现有针对该类型缺陷，大多采用3D相机，但因3D相机依赖进口及价格昂贵无法满足企业的实际应用需求。

因此，如何提供一种在成本低廉的前提下，可以解决现有轴承生产企业面临的三维缺陷检测技术中存在的问题的轴承检测方案，是一个急需解决的问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种轴承三维缺陷检测方法及系统，从而克服现有技术轴承的表面三维缺陷检测技术，存在的2D相机方案检测精度与效率低，3D传感器方案价格又昂贵等问题。

为实现前述发明目的，本发明采用的技术方案包括：一种轴承三维缺陷检测方法，所述方法包括：

S100，将待检测的轴承固定于转动平台上，在相应的组合光源下，转动平台根据其设置的转动步长转动，转动的同时对轴承表面进行N个角度的拍摄，获得N张待检测的二维轴承图像，其中，N为大于等于3的自然数；

S200，对所述N张待检测的轴承图像进行预处理，得到用于缺陷检测的1/N张预处理图像；

S300，将所述1/N张预处理图像输入到预先训练的N通道的深度学习模型中，得到缺陷检测结果。

在一优选实施例中，S100中，对于不同规格的轴承，所述2D图像采集模块选用不同的组合光源，并使用转动平台设置不同转动步长，所述组合光源根据所述转动步长对轴承表面进行在光源下的N个角度的拍摄，所述转动步长＝360°/N。

在一优选实施例中，S200中，所述预处理所使用的方法为滤波、字符模板定位、通道分离与融合、拼接与匹配方法中的一种或多种。

在一优选实施例中，所述方法还包括：

S400，存储所述缺陷检测结果和1/N张预处理图像，并根据存储的所述缺陷检测结果和1/N张预处理图像，优化与修改深度学习模型。

在一优选实施例中，所述方法还包括：

S10，训练YOLO多通道神经网络，得到N通道的检测模型。

在一优选实施例中，所述10包括：

S11，将步骤S200得到的所述1/N张预处理图像进行标注，作为训练图像；

S12，将所述训练图像输入多通道特征提取网络，使用特征提取网络进行图像高层特征信息提取，获得待测轴承的高层特征图像；

S13，引入多注意力机制，实现对轴承的缺陷部位权重增强，所述注意力机制包括空间注意力机制、通道注意力机制和卷积核自适应选择机制；