ISSN10003762 CN41 1148/TH
轴承2017年5期 Bearing 2017,No.5
3944
DO1:10. 19533/j. isn1000 3762.2017. 05. 013
基于机器视觉的轴承套圈检测系统
卢满怀，范帅”，汤绮婷
（1.电子科技大学中山学院，广东中山528400;2.电子科技大学机械电子工程学院，成都611731）摘要：设计了一套轴承套圈缺陷检测系统，以替代效率低、成本高的人工检测。先，由线阵相机采集轴承套围内外表面图像，经过图像扭曲矫正后进行分段处理，结合区域提取方法检测套圈的边缘缺陷；其次，通过对比原图与均值图的差异，快速凸显出表面是否存在缺陷；然后，采用面阵相机采集轴承套圈上下端面图像。通过对图像进行滤波及二值化、相机和镜头的标定、形态学去除内壁和大小径边缘提取等步骤，达到尺寸检测、分类的目的。
关键调：滚动轴承；套圈；表面缺陷；机器视觉；图像处理
中图分类号：TH133.33；TP391.7
文献标志码：B
文章编号：10003762(2017)05003906
AMachine-Vision-Based SystemforDetectingDefectiveBearingRings
Lu Manhuai', Fan Shuai’, Tang Qiting
(1. Zhongshan Institute, University of Electronic Science and Technology of China, Zhongshan 528400, China; 2. School of Mechatronics Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China)
Abstract: A machine vision system for detection of bearing ring defect is designed for replacing the low efficiency and high cost manual detection. Firstly, the inner and outer surface images of the bearing rings are collected by the line scan cameras. After the image distortion corection, the image processing is segmented and the edge defect of the bear-ing ring is detected by the region extraction method. Secondly, by comparing the original image and the mean image, the surface defect is recognized quickly. Furthermore, the area camera is used to collect the images of the upper and lower end faces of the bearing rings. By filtering and binarizing the images, calibrating thecamera and lens, removing the inner wall from the inner wall and extracting the edge of the large and small diameter, the purpose of size detection and classification is achieved.
Key words; rolling bearing; ring; surface defect;machine vision;image processing
目前，国内轴承生产厂家大多采用人工目视的检测方法对装配前轴承套圈的工作表面缺陷进行检测，仅凭肉眼观察并判定轴承套圈表面有无碰伤、裂纹等缺陷。虽然基于机器视觉的轴承检测研究已基本成熟，且部分已投人实际生产线（）。但研究热点集中于组配后成品轴承的尺寸及表面缺陷检测，如使用机器视觉检测轴承直径、圆度及表面缺陷等(2-5}；另一方面，线阵相机在环形表面检测中也取得了良好效果，如使用线阵相机对密
收稿日期：20160825；修回日期：201612-28 基金项目：2016年中山市科技计划项目（2016B2150）
作者简介：卢满怀（1976一），男，广东中山人，副教授，研究方向为智能检测及机器视觉，E-mail：Imh526@163.com。
万方数据
封圈进行表面缺陷检测、检查轴类零件表面质量等[6-7];文献[8]还设计构造了一种针对机械平整表面的自动缺陷检测分类系统。
因此，为替代轴承套圈的人工终检工序，进一步提高生产效率和检测精度，研究使用线阵相机采集轴承套圈环形内外表面图像，将机器视觉技术应用于轴承环形表面缺陷的检测。并结合某公司生产现状，以滚动轴承6006为例，针对组装前的轴承外圈，设计了基于机器视觉的轴承套圈缺陷检测系统，进行尺寸及环形表面缺陷的检测。
检测装置 1
为检测轴承外圈尺寸和内外环形表面，设计的检测装置如图1所示，其主要由运输传送装置、