基于BP神经网络的钢球表面缺陷识别

采用灰度共生矩阵为基础的纹理特征计算方法,对钢球表面图像进行特征参数提取,应用基于BP神经网络的图像特征模式识别方法,实现了对钢球表面不同种类缺陷的准确识别,实验结果表明,该方法能够对钢球表面缺陷进行有效地分类识别。     

轴承钢球表面缺陷分析方法

介绍了轴承钢球表面的常见缺陷,通过实例对钢球从原材料到成品整个加工过程中表面缺陷的分析思路及方法进行了探讨和总结。     

钢球表面缺陷涡流探伤仪分析

为保证钢球表面缺陷检测的可靠性,研制出了钢球涡流探伤仪,实现了钢球表面缺陷检测的半自动化。     

钢球表面缺陷的电脑显微观测

对普通金相显微镜的光路加以改造,配上摄像头,在微机上装机频卡,由视频卡接收来自摄像头的视频信号,经处理并转换成数字信号,通过相关的软件将钢球表面的显微国像显示在屏幕上,和经扫描再显示的“钢球表面质量标准照片图册”中图片比较。用该装置可以获取并保存大量的观察图片,给研究分析带来方便。     

GCr15SiMn钢球表面缺陷分析

采用金相、扫描电镜及能谱分析等方法对GCr15SiMn钢球表面的缺陷进行了分析,结果表明,送检钢球表面上分布的大量剥落坑是在磨加工过程中砂粒挤刮造成的。     

基于机器视觉的钢球表面缺陷检测和分类

在分析钢球表面光学反射特性的基础上,构建了采用球积分光源与0.5×远心镜头组成的钢球表面缺陷图像检测平台,解决了钢球表面成像难度较高的问题.根据钢球表面图像的特征,利用分段线性灰度增强算法和边界跟踪实现了对钢球表面微小缺陷的分割和区域分类,并结合基于灰度共生矩阵的综合熵作为判定钢球表面是否存在缺陷的依据.最后利用矩形相似度与圆形相似度之比、角度等特征实现了缺陷分类器模型的建立,很好地解决了钢球表面缺陷的分类与识别.试验结果表明,该模型对钢球表面5类缺陷的识别率均可达到90％以上,并能很好进行分类,模型在1 600×1 200图像分辨率下,算法耗时小于80 ms,可以满足工业检测对算法实时性的要求.     

小球表面缺陷自动检测中的表面滚翻方法

介绍一款基于机器视觉自动成批检测小直径钢球表面缺陷设备的基本构成,尤其是其中检测工位的钢球阵列在固定的相机镜头视场中不断自动翻滚球面的方法,分析了钢球的受力和运动情况,给出了钢球翻滚机构设计方案。     

基于AlexNet-SVM模型微型钢球表面缺陷快速识别方法

微型钢球由于高反射、球体需要全覆盖的特点,其表面缺陷的质量控制尤为困难。针对人工检测方法效率低且准确度不足的问题,文章提出一种改进的AlexNet的卷积神经网络和SVM模型的钢球表面缺陷快速识别方法。该模型删减了后3个卷积层,保留全连接层FC7提取的特征,采用SVM代替原始Softmax分类器以防止过拟合,提高模型泛化能力。此外,研究了基于K-CV的改进网络搜索算法确定分类器最佳参数。实验采用混淆矩阵对提出模型的识别结果进行性能评估,结果表明,该方法平均准确率达到99.43%,运算时间为17.2 ms。对比原模型及其他网络模型,具有较高的准确度和推理速度,能够满足工业现场检测的需求。     

钢球表面缺陷的机器视觉检测方法

针对钢球表面缺陷的在线检测要求,提出了一种基于机器视觉的钢球表面缺陷轨道自动检测方法。该方法采用6个CCD摄像头,保证摄取到整个钢球的表面;采用自行设计的碗状红色LED圆顶漫射光源,克服了钢球表面易反光的难题,得到了真实清晰的钢球表面图像;并通过图像缺陷识别、球形表面重构等技术,准确地识别出了钢球表面所存在的缺陷。     

基于图像处理技术的铸坯表面缺陷自动检测系统的研究

针对目前国内铸坯表面缺陷检测方法落后、检测效率低的情况,应用图像处理技术,设计了铸坯表面缺陷自动检测系统方案.研究了适合高温高辐射条件下的图像采集方案和算法,采用基于BP神经网络的模式识别方法对铸坯表面缺陷图像进行识别与分类,能够有效地提高铸坯质量管理.     

轴承自动装配时钢球损伤的原因分析

对钢球在自动装配机上配球、加球、归球和分球过程可能产生损伤的原因进行分析,并提出了改进措施和注意事项。     

不锈钢球阀自动堆焊机的设计

设计了一种焊接不锈钢球阀的自动堆焊机,主要由焊接机器人、焊机及变位机组成, 能够直接在具有复杂空间表面的碳钢球体上自动地完成不锈钢层的堆焊.经过试验,自动堆焊机焊接的不锈钢球阀质量满足技术要求.     

一种新型钢球表面检测方法的分析与系统实现

钢球作为常用的球轴承滚动体,其表面质量直接影响轴承的性能及寿命。目前已研制出的钢球表面缺陷检测装置展开机构结构复杂,不适用于大批量检测。基于一种双图像传感器的球面全展开方法,分析了在球列状态下球面完全展开所需要满足的参数条件。搭建系统进行实验,实验结果表明,该系统利用双传感器同时分别对每粒钢球进行5次采像就能够对钢球表面进行精确有效的高速检测与分选,漏检率低,检测速度可达到14 400粒/h,具有广泛的应用前景。     

AVIKOK-E钢球自动检查仪调整参数分析

捷克Ｓｔｒｏｊｉｍｐｏｒｔ公司生产的ＡＶＩＫＯＫ -Ｅ型钢球自动检查仪 ,采用了先进的子午线展开轮、转角电磁铁等结构 ,体积小、操作方便。它具有涡流检查、红外激光表面检查、振动检查等功能 ,对钢球表面缺陷进行自动分选 ,是生产高可靠性钢球必不可少的检查仪器。ＡＶＩＫＯＫ -Ｅ型钢球自动检查仪提供了调整数值δｈ1附表 ,如不按其数值正确调整 ,会造成检查钢球时仪器灵敏度大大降低。以ＡＶＩＫＯＫ -0 6 1 0Ｅ型为例 ,该检查仪可检查5 .5 5 6～ 1 0 .3 1 9ｍｍ的钢球。由于它采用了光电检查方法 ,所以光电传感器的光输出焦距是…     

摩擦式钢球表面缺陷检测仪的控制系统设计

主要研究的钢球表面缺陷检测仪方案采用的是CCD摄像机、视频图像采集卡、计算机以及数宇图像处理软件相结合的视觉检测技术。利用多个步进电机控制机械系统实现了钢球的自动下球、表面展开以及分选等功能。设计由多个单片机组成的集成控制卡,实现了与上位机通信及控制各个步进电机运行,建立了控制系统时序模型,为提高系统运行准确度和检测效率奠定了基础。     

平面正弦钢球传动机构的钢球力学分析

研究了一种采用定盘输出、保持架固定,无偏心的平面正弦钢球传动机构,具有良好的散热性,弥补了圆柱正弦活齿传动机构的不足。通过建立平面正弦钢球传动机构的钢球力学模型,同时进行求解得到接触力与惯性力的变化规律,结合仿真验证了力学模型的准确性,为机构的强度校核及振动分析提供了理论依据。     

基于机器视觉和改进形态学边缘检测算法的钢球缺陷检测技术研究

为提高钢球表面缺陷检测的效率和准确性,设计一种基于机器视觉的钢球表面缺陷分拣系统。对钢球表面图像进行图像分割、平滑去噪和二值化预处理,获取钢球表面图像的准确信息,并采用改进的中值滤波算法去除噪声;利用小波变换和多尺度形态学融合算法进行钢球表面缺陷的边缘检测;通过该融合算法和其他算法的检测结果对比和客观数据评价,验证了本文所提算法能够有效保留图像真实细节,并满足钢球分拣系统的需求。     

钢球的几何精度及表面质量对钢球单体振动值的影响分析

分别就轴承钢球的精度缺陷和表面质量缺陷对轴承振动值的影响进行了分析,为进一步解决轴承振动噪声问题奠定了基础。     

重载钢球安全离合器

文中介绍一种重载钢球安全离合器,该离合器具有较大的径向位移、偏角位移;且体积小,传递扭矩大,工艺性好、结构简单、造价低廉、寿命长,是一种较为理想的重载安全离合器。