【摘 要】
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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
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51475309,61472111,51305270);上海市科研创新资助项目(13YZ071);上海理工大学国家级项目培育基金;机械工程学院机械制造及其自动化专业一流学科科研专项基金资助项目
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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。
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