论文摘要
针对现有金属材料滚动接触疲劳试验存在的疲劳点检测精度和识别率不高、劳动强度大等问题,提出了一种基于机器视觉的试件表面疲劳点检测及判别方法,并设计了一套金属材料滚动接触疲劳失效在线检测系统。重点研究了高速、多油环境下试件表面的图像采集,成功提取了待检测目标区域,并采用全局阈值分割法、形状筛选等方法,实现了对试件表面不同类型、不同大小缺陷的精确、实时检测,以及对试件疲劳失效的准确评估。结果表明:该系统能够满足滚动接触疲劳失效的在线检测需求,对疲劳点失效的平均检测误差为4.9%,准确率达96.5%,且能够实现无人值守试验。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 杨长辉,黄琳,冯柯茹,刘艳平
关键词: 机器视觉,滚动接触疲劳,图像分割,形状筛选,失效评估
来源: 仪表技术与传感器 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用
单位: 重庆理工大学机械工程学院,西安交通大学机械工程学院
基金: 重庆市重点产业共性关键技术创新专项项目(cstc2015zdcy-ztzx70003),重庆高校创新团队建设计划资助项目(CXTDG20162017),重庆市产业类重点研发专项项目(cstc2018 jszx-cyzd0472)
分类号: TG115.57;TP391.41
页码: 65-69+74
总页数: 6
文件大小: 1927K
下载量: 101
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