论文摘要
针对工业流水线中轴承工件人工检测及装配效率低的问题,提出一种基于高斯加权均值分割的轴承滚子检测和轴承保持架支柱定位方法。首先,根据移位方法将原始图像转变为灰度图像,利用高斯加权均值分割算法对灰度图像进行阈值分割,以解决二值图像边界较为模糊以及不完整的问题,从而提高边界轮廓检测精度,并采用8邻域边界跟踪算法以提取出二值图像的边界轮廓;在此基础上,根据目标轮廓的几何性质设计轮廓筛选策略对非目标轮廓进行筛选,实现轴承滚子的准确检测,推导出目标轮廓的重心坐标,实现轴承保持架的准确定位;最后,通过轴承滚子检测和轴承保持架定位两个实验,发现所提方法比传统方法检测率提高了12.66%,轴承保持架支柱定位点处的圆拟合误差在水平方向降低0.065 7 cm,垂直方向降低0.118 9 cm(相对轴承外圈的圆心坐标),且在轴承保持架支柱定位点至轴承外圈圆心的平均距离偏差减少0.064 0 cm,从而验证了所提方法的有效性与可行性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏利胜,丁坤,段志达
关键词: 机器视觉,阈值分割,轮廓检测,轴承定位
来源: 电子测量与仪器学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用
单位: 安徽工程大学电气工程学院
基金: 安徽省自然科学基金(1608085MF146),安徽工程大学中青年拔尖人才项目(2016BJRC008)资助
分类号: TH133.3;TP391.41
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902258
页码: 118-127
总页数: 10
文件大小: 502K
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