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轴承表面缺陷类型识别算法
作者:陈龙;侯普华;王进;朱文博 作者单位:上海理工大学机械工程学院,上海200093;浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州310027 加工时间:2015-01-10 信息来源:计算机应用研究 索取原文[7 页]
关键词:轴承;表面缺陷;缺陷识别;Sift算法;BP算法
摘 要: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,本文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,很好地实现了轴承表面缺陷类型的检测。
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