CN114723701B 基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统 （厦门力和行自动化有限公司）_第1页
CN114723701B 基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统 （厦门力和行自动化有限公司）_第2页
CN114723701B 基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统 （厦门力和行自动化有限公司）_第3页
CN114723701B 基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统 （厦门力和行自动化有限公司）_第4页
CN114723701B 基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统 （厦门力和行自动化有限公司）_第5页
已阅读5页，还剩16页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于计算机视觉的齿轮缺陷检测方法和系统具体涉及一种基于计算机视觉的齿轮缺陷检测点和不同的灰度梯度阈值将阴影区域的像素点2对齿槽灰度图像进行边缘检测得到齿轮的齿线和阴影区域的边缘线阴影区域的边缘线的像素点之间的最短距离，以最短距离的均值作为阴影区域的平均宽利用预定数量的疑似裂纹像素点和不同的灰度梯度阈值将阴影区域的像素点进行分所述光源角度调节目标函数具体为：对齿槽区域面积和多个高亮区域面积之和的差亮区域；由于阴影区域可能存在裂纹造成阴影区域边界处部分高亮像素点不满足聚类条根据灰度梯度阈值对该灰度梯度阈值对应的阴影区域同类的像素点和其他像素点进行不3Z=M,I+(1-M,)I'除第V个灰度梯度阈值对应的同一类阴影区域像素最优齿槽灰度图像获取模块，用于对齿槽灰度裂纹检测模块，用于利用预定数量的疑似裂纹亮区域；由于阴影区域可能存在裂纹造成阴影区域边界处部分高亮像素点不满足聚类条4[0005]第一方面，本发明一个实施例提供了一种基于计算机视觉的齿[0007]利用预定数量的疑似裂纹像素点和不同的灰度梯度阈值将阴影区域的像素点进5灰度梯度阈值对应的增强系数；I表示第V个灰度梯度阈值对应的同一类阴影区域像素点；根据光源角度调节目标函数调节光源，当目标函数取得最小值时获得最优齿槽灰度图像；6像素点进行不同程度的增强；获得增强后阴影区域中各类像素点与其他像素点的对比度，[0027]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于计算机视觉的齿轮缺陷检测7[0030]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种基于计算机视觉的齿轮缺陷检测[0031]请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种基于计算机视觉的齿轮缺陷高亮像素点作为聚类中心点继续进行聚类半径为3的DBSCAN聚类，直到所有聚类中心下进区域另一条边缘线的像素点之间的最短距离，以最短距离的均值作为阴影区域的平均宽8[0038]通过上述齿槽灰度图像中齿槽区域的特征和阴影区域的特征设定光源角度调节[0043]根据最优齿槽灰度图像中的疑似裂纹像素点与邻域内像素点的差异程度对疑似度梯度均值对疑似裂纹像素点进行排序，选取其中最大的K个灰度梯度均值对应的疑似裂度阈值对该灰度梯度阈值对应的阴影区域同类的像素点和其他像素点进行不同程度的增9qq一阈值的邻域像素点作为中心像素点，选取对应8邻域范围内的像素点继续进行灰度梯度然后划分区域的过程中，可能会出现分布零散的与划分的像素点类别同类或不同类像素高亮区域。疑似裂纹像素点的灰度值必然与阴影区域上裂纹像素点存在明显的梯度差异，在阴影区域差异可能不太明显需要对进行分类的像素点和未进行分类的像素点进行不同灰度梯度阈值对应的增强系数；I表示第V个灰度梯度阈值对应的阴影区域中同一类像素根据光源角度调节目标函数调节光源，当目标函数取得最小值时获得最优齿槽灰度图像；像素点

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 信息产业

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论