科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
为了提高轴承圆柱滚子表面缺陷检测识别准确率、降低预测时间,提出一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法。离线训练时,对滚子表面图像经Gabor变换后得到的子图进行融合并提取纹理特征,采用改进的Relief算法进行特征降维,减少在线特征提取所用时间。同时,为了降低缺陷滚子的漏检率,引入偏向性处理并使用最小二乘支持向量机进行分类。试验表明,该检测方法在保证整体预测准确率的前提下,实现了缺陷滚子的偏向性预测,适用于实时性要求较高的场合。
-
单位无锡信捷电气股份有限公司; 江南大学
