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钢球表面质量自动评价体系建立及其应用的研究

作　者: 潘洪平
导　师: 董申
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 自动评价系统展开轮缺陷识别钢球等级分类纹理特征回归分析对比实验
分类号: TH133.3
类　型: 博士论文
年　份: 2000年
下　载: 362次
引　用: 13次
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内容摘要

目前,我国轴承行业中对钢球表面质量的检测,仍使用传统的人工检验方法。其质量验收满足不了在高速、高温等工作条件下的钢球设计要求。随着数字图象处理与模式识别技术的广泛应用和经济效益要求的逐步提高以及CCD等器件性能的迅速改进,迫切需要有一种自动检测装置,正确有效地评价钢球表面质量。本文就是从以下几个方面来研究钢球表面质量自动评价系统的理论及应用技术。首先对图象数字化所用的摄像机和图象采集卡进行了选择,然后研究了捷克SOMET公司的钢球展开轮的结构特点和工作原理。通过对被测钢球的受力分析得知,在非对称侧面展开轮的作用下,钢球产生侧滚运动,这种结构的展开轮可将钢球表面展开,以获取钢球全表面信息的可行性。接着又对展开轮的加工原理进行了分析,设计出加工非对称侧面展开轮的砂轮形状,并对砂轮的运动规律进行了探讨。根据展开轮的加工原理,建立了展开轮侧面的包络方程,推导出球面上任意一点的运动轨迹方程。在实验过程中,考虑到展开轮的辅助驱动装置较为复杂,本文又设计了一种结构简单的钢球载物台以替代展开轮,提出了钢球图象采集系统装置的实验方法,并对该采集系统的分辨率进行了实验标定。首次将数字图象处理与模式识别技术引入到钢球表面缺陷的自动检测与识别方法的处理中。本文提出的基于加窗高斯函数的双窗法确定的灰度阈值合理,可以清晰地将钢球缺陷图象与背景分割开来,完成二值化算法。在图象预处理基础上进行了缺陷区域边界的自动跟踪,缺陷区域图象的复原与标号,提取缺陷特征,最后完成钢球缺陷的识别。探讨了钢球表面烧伤缺陷的形貌。通过对不同等级的钢球缺陷标准图象和哈尔滨轴承厂提供的带有缺陷钢球样球的实验分析,确定了不同缺陷的分类阈值。利用逐步回归分析法提取出表征钢球表面质量的两个纹理特征:角二阶矩特征和熵特征。传统的特征选取方法,很多情况下都是凭直觉、特征值的物理意义或前人的经验来选出若干最好的特征,而本文采用解析的方法来指导特征的选取,更具有说服力。提出了预测钢球振动值的数学模型。分析和仿真实验表明,该二次非线

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-23
  1.1 钢球表面质量自动检测与识别的必要性  11-14
    1.1.1 钢球表面质量  11
    1.1.2 单粒钢球振动值  11-12
    1.1.3 现行钢球表面缺陷检测方法  12-13
    1.1.4 现行钢球质量等级评定方法  13-14
  1.2 本课题提出的背景与目的  14-17
    1.2.1 国内外开发的钢球检测仪现状  14-17
    1.2.2 本课题研究的目的、意义  17
  1.3 数字图象处理与模式识别技术的发展状况  17-22
    1.3.1 计算机的发展  18
    1.3.2 图象处理技术的发展  18-19
    1.3.3 模式识别技术的发展  19-20
    1.3.4 数字滤波技术  20-21
    1.3.5 应用举例  21-22
  1.4 本文主要研究内容  22-23
第2 章图象采集实验系统的设计  23-38
  2.1 摄像机和图象卡的选择  23-24
  2.2 图象采集系统装置的设计  24-25
  2.3 实验系统的定标  25-27
  2.4 展开轮的设计  27-34
    2.4.1 展开轮的工作原理  27-28
    2.4.2 被测钢球的受力分析  28-29
    2.4.3 展开轮两工作表面的加工原理  29-31
    2.4.4 展开轮工作表面方程的建立  31-33
    2.4.5 展开轮的设计  33-34
  2.5 载物台的设计  34-35
  2.6 球面上点的运动轨迹方程的推导  35-36
  2.7 本章小结  36-38
第3 章钢球表面缺陷的自动检测与识别  38-66
  3.1 图象处理基础  38-47
    3.1.1 图象函数  38-40
    3.1.2 数字图象的基本概念  40-44
    3.1.3 图象的傅立叶(Fourier)变换  44-47
  3.2 图象预处理  47-49
    3.2.1 邻域平均法  47-48
    3.2.2 AND-OR 滤波法  48-49
  3.3 图象分割  49-56
    3.3.1 灰度直方图的定义及特性  49-51
    3.3.2 阈值的确定  51-54
    3.3.3 缺陷边界跟踪  54-55
    3.3.4 缺陷区域图象的复原  55-56
    3.3.5 缺陷子图象的标号  56
  3.4 缺陷的特征构造与提取  56-59
    3.4.1 缺陷子图象的面积S  56-57
    3.4.2 缺陷短径/长径比(L_2/L_1)特征  57-59
    3.4.3 缺陷子图象的纹理特征  59
    3.4.4 缺陷数特征  59
  3.5 缺陷图象识别  59-65
    3.5.1 缺陷的定义  60-62
    3.5.2 缺陷图象的特征识别  62-65
  3.6 本章小结  65-66
第4 章钢球表面质量等级分类及其建模  66-85
  4.1 引言  66
  4.2 灰度共生矩阵GLCM  66-68
  4.3 灰度共生矩阵图象纹理特征的提取  68-71
  4.4 钢球表面质量纹理特征的选择与计算  71-76
    4.4.1 多元逐步回归  73-76
  4.5 数学模型的建立  76-83
    4.5.1 模型的设立  76-79
    4.5.2 模型的统计检验与推导  79-83
  4.6 本章小结  83-85
第5章钢球表面质量评价的对比实验研究  85-95
  5.1 系统应用软件设计  85-89
    5.1.1 应用软件系统结构  85-86
    5.1.2 图象识别  86-87
    5.1.3 例子  87-89
  5.2 对比实验研究  89-94
    5.2.1 检测钢球表面缺陷的对比实验研究  89-92
    5.2.2 钢球等级分类的对比实验研究  92-94
  5.3 本章小结  94-95
结论  95-97
攻读博士学位期间所发表的学术论文  97-98
致谢  98-99
参考文献  99-105

钢球表面质量自动评价体系建立及其应用的研究

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