基于机器视觉的齿面点蚀面积特征提取的研究

作者:俞莎莎; 朱如鹏; 李苗苗; 陈健; 解超
来源:机械制造与自动化, 2020, 49(01): 87-90.
DOI:10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2020.01.024

摘要

在齿轮接触疲劳试验中,需要定期检查齿面点蚀状况。提出了一种基于机器视觉的齿面点蚀面积特征提取方法。针对试验齿轮箱空间窄,会使获得的齿面点蚀图像曝光不足或过度而使图像在获取、传输过程中产生噪声的问题,利用基于遗传算法的图像增强操作突出点蚀区域,抑制其他区域,并利用中值滤波及小波变换去除图像中的噪声,再将获得的图像进行分割、面积特征提取,最终通过实例验证了该方法能够准确、快速、有效地获取齿面点蚀面积,并利用Matlab图形界面(GUI)实现了机器视觉处理算法集成和交互可视化功能,为用户快速获取点蚀区域面积提供了便利。