轴承滚子表面缺陷检测与分类技术研究.pdfVIP

摘要

轴承是当代机械设备中的基础零部件，其中滚子轴承是轴承的重要组成种类之一。经

过近七十年的工业发展，我国轴承制造水平取得较大进步，但轴承质量仍落后于欧美日韩

等国家。滚子作为滚子轴承的重要部件，其质量影响着滚子轴承的整体质量，因此对轴承

滚子缺陷检测是轴承生产过程中必要环节。

本课题研究的是一种以机器视觉为检测方案，基于图像处理算法以及机器学习的算法

开发出一套适用于本课题轴承滚子的缺陷检测与分类算法。本课题首先分别对轴承滚子柱

面和端面进行图像采集，针对其图像特征进行图像预处理，主要包括图像校正、滤波去噪、

目标提取等步骤。再根据缺陷图像信息特点，进行传统图像处理手段，包括边缘检测，特

征提取，缺陷识别。传统图像处理手段存在局限性，本课题对基于卷积神经网络的算法进

行探索，开发出一套综合传统图像处理与卷积神经网络算法相结合的缺陷分类的算法。本

缺陷检测及分类技术与传统人工目视缺陷检测技术相比，具有速度快、准确率高、缺陷分

类丰富、成本低等优点。本课题主要研究工作如下：

1、调研国内外轴承制造业现状，探究课题的工程应用意义。对轴承滚子表面缺陷成因、

类型以及缺陷特征进行研究，分析目前行业领域内滚子缺陷检测技术，提出了本课题的缺

陷检测与分类技术方案，并提出合理的检测指标与相关技术参数。

2、在原有圆柱体检测平台基础上设计并优化了缺陷检测系统，优化了传动及控制系统

方案，保证了滚子传送中的平稳性。针对滚子特点，设计了上料方案，上料选择基于震动

传送原理的振动盘，并在传送到涂胶以保护滚子。分拣装置方案中，重点保护滚子，避免

在输送及分拣过程中受到二次损伤。

3、设计了缺陷检测系统的运动控制方案。将滚子柱面检测、端面检测、分拣系统三套

运动控制方案通过一套STM32开发板实现程序控制，柱面检测包括触发相机图像采集、控

制传动机构驱动电机、上下位机通讯等。端面检测运动控制主要包括执行滚子横移、端面

传动电机控制、图像采集、分拣系统电机控制等。

4、设计了一套基于传统图像处理的缺陷识别算法。对轴承滚子柱面采集到的图像进行

预处理及基于缺陷特征的识别，包括光照均匀性补偿、阈值特征提取、缺陷边缘特征检测；

相应的，对轴承滚子端面采集到的图像进行预处理，并基于阈值分割、边缘检测和SURF特

征检测的复合算法，能够有效地检测滚子上的缺陷。

5、设计了基于神经网络算法的缺陷分类方法。首先是缺陷特征的提取，包括特征区域

数据的处理和存储。对图像进行基于神经网络的训练及优化训练模型，分析试验结果并总

结。

关键词：机器视觉；轴承滚子；表面缺陷；卷积神经网络；图像处理

Abstract

Bearingisthebasiccomponentofmodernmechanicalequipment.Theperformance,quality

andreliabilityofthebearingitselfplayadecisiveroleinthequalityandreliabilityofthemain

equipment,sothemanufacturinglevelofthebearinglargelyrepresentstheindustriallevelofa

country.Intheindustrialpositionofourcountry,bearingbelongstostrategicbasicindustry.After

nearly70yearsofindustrialdevelopment,themanufacturinglevelofbearingsinChinahasmade

greatprogress,butthequalityofbearingsisstilllaggingbehindEurope,America,Japan,South

Koreaandothercountries.Asanimportantpartofrollerbearing,thequalityofrolleraffectsthe

overallqualityofrollerbearing,s