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[發(fā)明專利]一種基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201711108147.2 申請日: 2017-11-10
公開(公告)號: CN107876425A 公開(公告)日: 2018-04-06
發(fā)明(設(shè)計)人: 郝勇;商慶園 申請(專利權(quán))人: 華東交通大學(xué)
主分類號: B07C5/34 分類號: B07C5/34;B07C5/02;B07C5/36;G01M13/04
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 330013 *** 國省代碼: 江西;36
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 視覺 軸承 缺陷 檢測 系統(tǒng) 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置,其特征在于:包括由電動機、傳送帶、垂直工業(yè)CCD相機、水平工業(yè)CCD相機、支架、機械手臂、導(dǎo)軌、旋轉(zhuǎn)圓盤、PLC控制器、主機、工作臺、機械手臂、同軸光源、軸承、線光源、水平臺、光電接近開關(guān)、軸臺、加速度傳感器、液晶顯示器、數(shù)據(jù)采集卡和旋轉(zhuǎn)軸組成,所述機械手臂將軸承放置于視覺檢測旋轉(zhuǎn)軸臺上,所述PLC控制器控制軸旋轉(zhuǎn)數(shù)周帶動軸承旋轉(zhuǎn),此時水平CCD相機和垂直CCD相機進行采集軸承圖像,機械手臂將軸承翻轉(zhuǎn)180°,垂直相機繼續(xù)采集圖像;當(dāng)軸承被機械手臂置于軸臺上,PLC控制旋轉(zhuǎn)圓盤以帶動軸承旋轉(zhuǎn),此時接近開關(guān)觸發(fā)PC端控制數(shù)據(jù)采集卡利用加速度傳感器進行數(shù)據(jù)采集;軸承由傳送帶運往待檢測位置由機械手臂搬運至旋轉(zhuǎn)軸上,垂直CCD相機,采集圖像,軸承在旋轉(zhuǎn)軸上自旋時,水平CCD相機采集圖像,接著機械臂將軸承翻轉(zhuǎn),垂直相機繼續(xù)采集圖像;圖像采集完成后,機械手臂將軸承搬運至軸臺,此時旋轉(zhuǎn)圓盤自旋帶動軸承旋轉(zhuǎn),光電接近開關(guān)觸發(fā)程序驅(qū)動數(shù)據(jù)采集卡,使安裝在軸臺上的加速度傳感器采集旋轉(zhuǎn)軸承的振動信號;采集到軸承圖像和振動信號后,裝有Matlab程序的PC主機對采集到的數(shù)據(jù)進行處理并識別出軸承的缺陷;整個流程的機械動作都是由PLC控制器控制的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置,其特征在于:視覺檢測可以識別軸承缺陷,其特征在于:采用Matlab驅(qū)動工業(yè)CCD相機采集軸承圖片,對軸承圖片進行處理,實現(xiàn)故障的檢測。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置,其特征在于:其特征是采用雙CCD工業(yè)相機(水平放置與垂直放置)采集軸承圖像,垂直相機采集軸承正反面圖像,水平相機采集軸承旋轉(zhuǎn)時表面圖像,垂直相機采用白色同軸光源和白色背光光源,水平相機采用線光源;在采集時,垂直電機驅(qū)動軸將軸承頂起,并旋轉(zhuǎn)數(shù)周,此時垂直相機與水平相機同時采集軸承圖像,接著機械手臂將軸承翻轉(zhuǎn)180°,垂直相機繼續(xù)采集軸承圖像;通過軸承正反面圖像與表面旋轉(zhuǎn)圖像相結(jié)合可以全面檢測軸承缺陷。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置,其特征在于:其振動信號檢測可以識別軸承缺陷(滾動體故障、內(nèi)圈故障、外圈故障),其特征采用Matlab驅(qū)動數(shù)據(jù)采集卡運用加速度傳感器采集軸承的振動信號,通過對振動信號的處理實現(xiàn)對軸承的故障檢測。

5.一種基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置的檢測方法,運用權(quán)利要求1-4任意一項所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置的識別缺陷類型方法,特征在于:采集軸承圖像,運用到了Hough算法對軸承進行定位、極坐標(biāo)展開算法對軸承進行歸一化處理、配合灰度化、二值化對軸承進行特征值的提取,最后運用最小二乘法支持向量機進行建模分析,進而對軸承進行缺陷識別。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置的檢測方法,運用權(quán)利要求1-4任意一項所述的基于視覺的軸承缺陷檢測系統(tǒng)裝置的信息提取的方法,特征在于:對軸承振動信號進行時域、頻域特征提取,利用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和包絡(luò)譜分析提取時-頻域特征,將提取的振動信號特征進行歸一化后,利用最小二乘支持向量機進行建模分析,進而識別軸承故障類型。

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