鐵路貨車滾動(dòng)軸承表面缺陷檢測(cè)與識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、隨著現(xiàn)代鐵路的高速發(fā)展，對(duì)現(xiàn)役列車滾動(dòng)軸承進(jìn)行檢測(cè)越來(lái)越重要。目前，我國(guó)列車滾動(dòng)軸承缺陷依舊停留在手工檢測(cè)階段，技術(shù)落后、工作效率低。而日本、美國(guó)等國(guó)在其檢測(cè)方面進(jìn)行了大量的研究，并研制出了各種類型的檢測(cè)裝置，產(chǎn)生了巨大的經(jīng)濟(jì)效益。隨著我國(guó)工業(yè)控制技術(shù)領(lǐng)域的巨大進(jìn)步和市場(chǎng)的開(kāi)放，給計(jì)算機(jī)控制技術(shù)、機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、信息技術(shù)在鐵路系統(tǒng)的應(yīng)用帶來(lái)了前所未有的機(jī)遇。 本文根據(jù)列車滾動(dòng)軸承表面缺陷圖像的特點(diǎn)，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)對(duì)采集到的滾

2、動(dòng)軸承圖像進(jìn)行處理并提取出缺陷，最后利用有效特征對(duì)缺陷進(jìn)行分類。本文內(nèi)容由以下部分構(gòu)成： 1.在缺陷圖像預(yù)處理方面，本文首先分析了鐵路貨車滾動(dòng)軸承常見(jiàn)表面缺陷的形態(tài)特征、形成機(jī)理及其識(shí)別的難點(diǎn)，設(shè)計(jì)了表面缺陷圖像處理與識(shí)別系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。利用離散K-L變換和多小波變換對(duì)圖像進(jìn)行濾波去噪，增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度，濾除混入圖像中的噪聲，改善了圖像質(zhì)量。 2.在邊緣檢測(cè)方面，先利用改進(jìn)的模糊C均值聚類算法檢測(cè)噪聲與邊緣，達(dá)到粗分割