[發明專利]一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法及裝置

在審

• 申請號: 202010623816.5
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111833318A
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 張彩霞;胡紹林;王向東;王斯琪
• 申請（專利權）人: 佛山科學技術學院
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/13;G06T7/136;G01M13/04;G01B11/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 蔡偉杰

1.一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟S100、從實時獲取的軸承圖像中選取一張滿足清晰度要求的軸承圖像；

步驟S200、確定所述軸承圖像的邊界信息，分別提取軸承的內圈、外圈和滾動體所在的圖像區域，得到內圈圖像、外圈圖像和滾動體圖像；

步驟S300、根據所述內圈圖像判斷軸承的內圈邊界是否有凹凸，若是，則判斷為軸承內圈異常，若否，則執行步驟S400；

步驟S400、根據所述外圈圖像判斷軸承的外圈邊界是否有凹凸，若是，則判斷為軸承外圈異常，若否，則執行步驟S500；

步驟S500、判斷內圈和外圈的圓心是否一致，若否，則判斷為軸承異常，若是，則執行步驟S600；

步驟S600、根據所述滾動體圖像統計滾珠數量，判斷所述滾動體圖像中滾珠數量是否與實際軸承的滾珠數量一致，若否，則判斷為軸承滾珠異常。

2.根據權利要求1所述的一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法，其特征在于，所述步驟S100包括以下步驟：

步驟S110、實時獲取軸承圖像，對該軸承圖像進行灰度化處理，得到灰度圖像；

步驟S120、根據以下公式計算該灰度圖像的清晰度：

D(f)＝∑_y∑_x|f(x+2，y)-f(x，y)|²

其中，f(x,y)為灰度圖像中像素點(x,y)的灰度值，f(x+2,y)為灰度圖像中像素點(x+2,y)的灰度值，D(f)為灰度圖像的清晰度；

步驟S130、判斷該灰度圖像的清晰度是否滿足要求，若是，則執行步驟S140，若否，則執行步驟S110；

步驟S140、選取該灰度圖像對應的軸承圖像作為滿足清晰度要求的軸承圖像。

3.根據權利要求2所述的一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法，其特征在于，所述軸承圖像的邊界信息通過采用Canny邊緣檢測方法確定得出。

4.根據權利要求3所述的一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法，其特征在于，所述判斷內圈和外圈的圓心是否一致，包括：

對內圈圖像進行低通濾波處理、并采用最大熵閾值化分割方法獲取內圈圖像中軸承的圓心坐標，作為內圈的圓心坐標；

對外圈圖像進行低通濾波處理、并采用最大熵閾值化分割方法獲取外圈圖像中軸承的圓心坐標，作為外圈的圓心坐標；

判斷內圈的圓心坐標和外圈的圓心坐標是否一致，作為內圈和外圈的圓心是否一致的判斷結果。

5.根據權利要求4所述的一種基于圖像處理的軸承異常檢測方法，其特征在于，步驟S600中，所述根據所述滾動體圖像統計滾珠數量，包括以下步驟：

確定所述軸承圖像的邊界信息，分別提取軸承的內圈、外圈和滾動體所在的圖像區域，得到內圈圖像、外圈圖像和滾動體圖像；

提取所述滾動體圖像中滾珠所在的圖像區域，從而得到包含一個或多個滾珠圖像，每個滾珠圖像包含所述滾動體圖像中不同區域的滾珠；

根據滾珠圖像的數量作為所述軸承中包含的滾珠數量。

6.一種基于圖像處理的軸承異常檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述的基于圖像處理的軸承異常檢測方法的步驟。