基于机器视觉的轴承跑合带检测方法研究

针对轴承跑合带图像采集流程繁琐、人工检测任务重等问题,提出搭建一套基于机器视觉的轴承跑合带检测系统,以实现跑合带的批量自动化检测需求。该系统主要包括零件运输、图像采集模块,并配有图像处理算法。为适应不同类型轴承跑合带的检测需要,该系统将检测分为跑合带分割与评估和跑合带缺陷检测两方面。对于跑合带分割与评估,系统选用FCN8x网络作为识别算法,自动完成对轴承跑合带图像的识别与分割,并结合其深浅变化的均匀性及宽度变化的连续性因素对其进行评估;对于内部缺陷检测,系统使用基于边界跟踪的轮廓提取对缺陷进行判别与分类。通过对300组不同样式的轴承跑合带样本进行测试,验证该系统对多样式型号轴承均具有良好的检测效果。