基于數(shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種軸承缺陷的檢測方法，尤其是基于數(shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷 檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 軸承作為機(jī)械傳動的主體部件，其質(zhì)量問題直接決定工業(yè)生產(chǎn)效率，甚至直接造 成生產(chǎn)現(xiàn)場安全事故。其中，滾動體缺失、圓錐滾子倒裝等軸承裝配缺陷是影響軸承質(zhì)量的 重要因素，對其進(jìn)行檢測是提高軸承企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)。
[0003] 隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器視覺檢測技術(shù)逐漸成為軸承裝 配檢測的方向?，F(xiàn)有視覺檢測方法大多采用圖像處理算法將采集的軸承圖像處理后，通過 缺陷位置的模板匹配或W缺陷面積大小和可能出現(xiàn)位置作為檢測標(biāo)準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)軸承缺陷定位。 上述方法僅W圖像處理結(jié)果為缺陷識別依據(jù)，易受環(huán)境中光強(qiáng)、檢測角度及軸承狀態(tài)等因 素影響，無法滿足復(fù)雜的工業(yè)現(xiàn)場檢測要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的主要目的是提供一種基于數(shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法，采用 數(shù)字濾波方法定位圓錐滾子倒裝缺陷的位置，提高檢測正確率。
[0005]本發(fā)明是采用W下技術(shù)方案及技術(shù)措施來實(shí)現(xiàn)的。
[0006] 本發(fā)明提出基于數(shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法，包括如下步驟： 步驟1、采集圓錐滾子軸承圖像，并對其進(jìn)行預(yù)處理； 步驟2、定位圓錐滾子軸承的滾動體環(huán)帶區(qū)域：首先，定位圓錐滾子軸承的圓屯、，然后，W圓錐滾子軸承的圓屯、為基點(diǎn)確定滾動體環(huán)帶區(qū)域的外半徑及內(nèi)半徑，由外半徑和內(nèi)半徑 定位滾動體環(huán)帶區(qū)域； 步驟3、在極坐標(biāo)系中，提取滾動體環(huán)帶區(qū)域圖像信息的像素統(tǒng)計(jì)信號； 步驟4、對所述像素統(tǒng)計(jì)信號用FIR低通濾波器進(jìn)行高頻濾波，F(xiàn)IR低通濾波器的單位 抽樣響應(yīng)是對理想低通濾波器的抽樣響應(yīng)加上海明窗W截斷成有限長； 步驟5、對高頻濾波后的像素統(tǒng)計(jì)信號用高通濾波器濾除其中的低頻干擾信息，先進(jìn)行FFT變換將像素統(tǒng)計(jì)信號變換到頻域，在頻域內(nèi)剔除低頻數(shù)據(jù)點(diǎn)，再經(jīng)IFFT變換將低頻點(diǎn) 剔除的頻域像素統(tǒng)計(jì)信號變換到時域，重構(gòu)時域的像素統(tǒng)計(jì)信號； 步驟6、設(shè)定闊值，對重構(gòu)的像素統(tǒng)計(jì)信號分割缺陷部分與其他部分，提取出軸承中缺 陷滾動體的準(zhǔn)確位置與個數(shù)。
[0007] 較佳的，步驟1中所述預(yù)處理是對圓錐滾子軸承圖像進(jìn)行二值化處理，再增強(qiáng)二 值化后圖像的邊緣輪廓信息。
[0008] 較佳的，所述二值化處理的闊值是采用自適應(yīng)二值化闊值的方法確定的。
[0009] 較佳的，步驟2定位圓錐滾子軸承的滾動體環(huán)帶區(qū)域的方法是： 步驟2. 1、定位圓錐滾子軸承的圓屯、：對步驟1預(yù)處理后的圓錐滾子軸承圖像按米字形 定位8個黑白突變點(diǎn)，根據(jù)運(yùn)8個點(diǎn)的坐標(biāo)，確定圓錐滾子軸承的圓屯、坐標(biāo)； 步驟2. 2、確定滾動體環(huán)帶的外半徑：W圓錐滾子軸承的圓屯、到圖像邊界的最小距離 作為初始半徑，統(tǒng)計(jì)對應(yīng)半徑所在圓周的黑色像素數(shù)，若圓周上的黑色像素數(shù)大于0,則當(dāng) 前半徑為軸承滾動體環(huán)帶的外半徑，否則W1個像素為步長減小半徑并繼續(xù)統(tǒng)計(jì)圓周上黑 色像素的個數(shù)，直到黑色像素數(shù)大于0,得到外半徑； 步驟2. 3、確定滾動體環(huán)帶的內(nèi)半徑，并定位滾動體環(huán)帶區(qū)域：繼續(xù)W1個像素為步長 減小半徑并統(tǒng)計(jì)圓周上白色像素的個數(shù)，當(dāng)圓周上全部為白色像素時，當(dāng)前半徑為滾動體 環(huán)帶的內(nèi)半徑，外半徑與內(nèi)半徑之間的區(qū)域即是滾動體環(huán)帶區(qū)域。
[0010] 較佳的，所述像素統(tǒng)計(jì)信號是化於為步長，均勻采集圓周角度上滾動體環(huán)帶區(qū)域 內(nèi)的黑色像素個數(shù)得到的。
[0011] 較佳的，所述FIR低通濾波器的單位抽樣響應(yīng)是：
其中，,,為抽樣響應(yīng)的中屯、點(diǎn)，且《。，啤是截至角頻率，n表示FIR低通濾波器 錢 ;.若： 單位抽樣響應(yīng)的當(dāng)前序列，N表示序列總數(shù)。
[001引較佳的，步驟5中所述像素統(tǒng)計(jì)信號變換到頻域的FFT變換的表達(dá)式為：
其中，店為高頻濾波后的像素統(tǒng)計(jì)信號中角度與像素個數(shù)序列， 蘇；.:陣..3魏，妓我為旋轉(zhuǎn)因子。
[0013] 較佳的，步驟5中將低頻點(diǎn)剔除的頻域像素統(tǒng)計(jì)信號變換到時域的IFFT變換的表 達(dá)式為：
其中，-引為剔除低頻點(diǎn)后的頻域像素統(tǒng)計(jì)信號，為 經(jīng)過高通濾波器重構(gòu)的時域像素統(tǒng)計(jì)信號。
[0014] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明至少具有下述優(yōu)點(diǎn)及有益效果：本發(fā)明采用FIR的高頻 濾波和基于FFT變換的低頻濾波分別去除滾子自身結(jié)構(gòu)和其他干擾，實(shí)現(xiàn)滾動體倒裝缺陷 的準(zhǔn)確定位，解決了傳統(tǒng)方法中存在的缺陷和不足，檢測率高，檢測速度快，成本低，具有較 強(qiáng)的靈活性和實(shí)用性。
【附圖說明】
[0015] 圖1是本發(fā)明基于數(shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法的檢測流程圖。
[0016] 圖2A是工業(yè)相機(jī)采集的圓錐滾子原始圖像。
[0017] 圖2B是對圖2A進(jìn)行二值化處理后的圖像。
[001引圖2C是對圖2B進(jìn)行閉運(yùn)算處理后的圖像。
[0019] 圖3是將圖2C轉(zhuǎn)換到極坐標(biāo)系下的圓錐滾子展開圖。
[0020] 圖4是極坐標(biāo)系下滾動體環(huán)帶的像素統(tǒng)計(jì)圖。
[0021] 圖5是圖4的像素統(tǒng)計(jì)信號經(jīng)FIR高頻濾波后的效果圖。
[0022] 圖6是濾除圖5中低頻干擾信息后的滾動體缺陷定位結(jié)果示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0023] 為使本發(fā)明的內(nèi)容更明顯易懂，W下結(jié)合具體實(shí)施例，對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0024] 由本發(fā)明圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法設(shè)計(jì)的圓錐滾子軸承倒裝缺陷檢測系統(tǒng)包 括對軸承圖像進(jìn)行采集的圖像采集單元和對采集的圖像進(jìn)行處理并輸出圖像識別結(jié)果的 圖像處理單元。圖像采集單元主要包括攝像機(jī)和光源，針對軸承表面金屬材質(zhì)反光特性，選 用紅色環(huán)形低角度光源作為軸承缺陷檢測的前端光源。攝像機(jī)位于環(huán)形光源中屯、，W獲取 最佳的圖像采集角度。圖像處理單元可W采用四核主頻為900MHz的ARMCcxrtex-A7作為 處理器平臺，用帶硬件浮點(diǎn)加速ARM架構(gòu)的Raspbian作為運(yùn)行操作系統(tǒng)，具有極強(qiáng)的處理 性能和高度的靈活性。與采用PC機(jī)的檢測系統(tǒng)相比，不僅成本得到極大降低，而且系統(tǒng)安 裝方便，可移植性強(qiáng)。
[00巧]基于上述檢測系統(tǒng)的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法主要包括圖像預(yù)處理、提取滾動 體環(huán)帶像素統(tǒng)計(jì)信號和基于數(shù)字濾波器的缺陷檢測方法。圖像預(yù)處理是通過圖像采集單元 獲取二維軸承圖像，對圖像進(jìn)行二值化和閉運(yùn)算后得到清晰的軸承部分圖像信息，為后續(xù) 的滾動體倒裝缺陷識別提供清晰準(zhǔn)確的圖像信息。提取滾動體環(huán)帶像素統(tǒng)計(jì)信號是對提取 的環(huán)帶區(qū)域展開，采用環(huán)帶像素信號?；跀?shù)字濾波的圓錐滾子倒裝缺陷檢測方法主要是 采用基于FIR的高頻濾波和基于FFT變換的低頻濾波分別去除滾子自身結(jié)構(gòu)和其他干擾， 再設(shè)定闊值提取缺陷的個數(shù)和位置，定位滾動體的缺陷位置，實(shí)現(xiàn)圓錐滾子軸承倒裝缺陷 的識別。
[0026] 具體的，圖1是本發(fā)明基于數(shù)字濾波器的圓錐滾子倒裝缺陷的檢測流程圖。參考 圖1，本發(fā)明包括如下步驟： 步驟一、采集圓錐滾子軸承圖像，并對采集到的圓錐滾子軸承圖像進(jìn)行預(yù)處理。
[0027] 圖像處理主要是將獲得的軸承圖像經(jīng)過二值化和閉運(yùn)算后得到清晰的軸承部分 圖像信息，根據(jù)軸承圓屯、提取軸承滾動體環(huán)帶的信息。
[0028] 本發(fā)明W化69349型軸承作為實(shí)施例。由于軸承表面油污分布不均、自然光線干 擾等因素的影響，采集到的軸承圖像亮暗分布不均，工業(yè)相機(jī)采集的圖像如圖2A所示。為 得到高質(zhì)量的二值化圖像，二值化闊值的選取需要根據(jù)當(dāng)前圖像的亮度來選取，采用局部 自適應(yīng)闊值的方法能夠最大程度的保留軸承滾動體中的圖像信息，效果如圖2B所示。
[0029] 為了有效的提取軸承圖像中滾動體邊緣輪廓，需對二值化后的圖像進(jìn)行濾波并增 強(qiáng)滾動體圖像信息。通過分析及試驗(yàn)驗(yàn)證，本發(fā)明采用閉運(yùn)算來處理圖像W凸顯滾動體輪 廓信息。采用閉運(yùn)算得到的增強(qiáng)圖像如圖2C所示。JL69349型軸承滾動體個數(shù)為22個，標(biāo) 準(zhǔn)軸承在圖像滾動體區(qū)域上會有44個黑白相間的區(qū)域。每個滾動體在增強(qiáng)圖像上會形成 左右黑白相間隔的區(qū)域，倒裝位置的滾子在相應(yīng)位置形成內(nèi)外黑白相間隔區(qū)域。
[0030] 步驟二、定位圓錐滾子的滾動體環(huán)帶區(qū)域。
[0031] 為得到軸承滾動體信息，需要定位軸承中屯、在圖像中的位置。W閉運(yùn)算后圖像的 中屯、為中屯、，按米字形在圖上找到8個黑白突變點(diǎn)，根據(jù)運(yùn)8個點(diǎn)的坐標(biāo)，確定軸承圓屯、 (，兵)及圓屯、到軸承內(nèi)圈的半徑資。 CN105115987A 說明書 4/6 頁
[0032]假設(shè)運(yùn)8個點(diǎn)在像面上的坐標(biāo)為！
和 r之間的關(guān)系為
，利用最小二乘法可W解得軸承圓屯、坐標(biāo)
[0033] 為了有效地定位滾動體所在環(huán)帶的圖像區(qū)域，W軸承圓屯、為滾動體所在環(huán)帶的圓 必，W軸承圓必到圖像邊界的最小距離縱作為初始半徑，統(tǒng)計(jì)對應(yīng)半徑所在圓周上黑色像 素的個數(shù)，若圓周上黑色像素的個數(shù)