基于支持向量机的齿轮表面缺陷在线分类及优化

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表面缺陷检测是齿轮产品出厂之前必不可少的环节。本文研究的目的是通过采集生产线上的齿轮表面局部图像,进行缺陷的在线实时分类。分析采集的缺陷图像,确定了三种常见的表面缺陷,其中裂纹的产生主要是毛坯存在的问题在加工中显现,刮痕主要是在机床流水加工过程中产生的,而坑状压痕主要是毛坯中存在的杂质在加工时脱落,据此就可以根据类别从产生缺陷的原因入手解决,从而提高生产效益。首先,对获得的表面缺陷图像进行预处理。受采集环境的影响,采集到的图片存在光照不均匀和一定的噪声,利用同态滤波去除光照,采用中值滤波法进行去噪。
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