基于视觉的铁路货车滚动轴承表面缺陷分类研究

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用CCD代替人眼对轴承表面缺陷进行图像采集,采用卷积滤波与开、闭运算相结合的图像处理方法,有效去除了缺陷周围边缘点的干扰。在提取传统特征基础上增加了压缩度、线度、距离极值比、NMI特征和不变矩等特征量,增强了缺陷分类的依据;对BP神经网络的输入矩阵和归一化方法的改进,提高了神经网络的记忆能力及识别速度;通过试验对缺陷分类系统识别结果进行检测,确定了该系统的可靠性。
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