机器视觉技术是近几年发展很快的图像工程技术,本文基于机器视觉技术,研究滚子表面缺陷在线检测系统和滚子表面缺陷的图像处理算法,高速机器视觉检测设备,达到快速识别滚子表面缺陷的目的。 本课题在深入研究现有滚子表面缺陷检测技术的基础上,针对人工目视检测的种种不足,提出了基于机器视觉的轴承圆柱滚子表面缺陷在线检测方法。提出了基于机器视觉的轴承圆柱滚子表面缺陷在线检测方法。
首先,根据焊接产品的生产环境,开发基于机器视觉识别的焊件外观检测系统的图像采集装置。通过设计CCD摄像机的自动旋转机构及光源补偿装置,实现对焊接构件外观形貌的采集。同时,根据图像识别的基本过程,将焊件外观检测系统分为焊件外观图像采集、图像预处理、图像分割提取、焊件表面缺陷识别以及信息数据维护等五个模块。
采用这种无油轴承时,全自动机器视觉检测设备,轴颈表面粗糙度应Ra≤0.209μm,并应有较高的硬度,轴承应有较大的间隙,因为塑料吸湿和应力松弛后,深度学习机器视觉检测,尺寸会变化,且线胀系数较钢大。轴承常用宽径比为0.5~1.5,轴瓦厚度应尽量薄,以利散热。
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