軸承滾子圖像檢測系統(tǒng)及方法及圖像檢測裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種圖像檢測系統(tǒng)，尤其是一種軸承滾子圖像檢測系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在日常生活中經(jīng)常進(jìn)行圖像識別的活動。比如說，我們能夠分辨出桌子、椅子，很 小的時候就能夠分辨出自己的父母，能夠進(jìn)行正常的閱讀，該些都是我們習(xí)W為常的能力， 在計(jì)算機(jī)出現(xiàn)W前，沒有人對此表現(xiàn)出驚奇，也沒有人注意到人類的模式識別能力是一種 值得研究的課題。當(dāng)計(jì)算機(jī)出現(xiàn)之后，人工智能開始發(fā)展，模式識別也隨之成為一個熱口課 題，當(dāng)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)用機(jī)器實(shí)現(xiàn)人類的模式識別能力是如此麻煩時，人們才意識到該個問題 的難度。
[0003] 30年前，數(shù)字計(jì)算機(jī)出現(xiàn)了，它的強(qiáng)有力的數(shù)值計(jì)算能力，使得人們期望著它也囊 想人腦一樣，具備非數(shù)值計(jì)算能力，然而，人們早期的樂觀期望并沒有成為現(xiàn)實(shí)，比起現(xiàn)金 的計(jì)算機(jī)來，人腦的機(jī)制更為復(fù)雜，計(jì)算機(jī)在數(shù)值計(jì)算能力方面超過了人類并不代表它的 通用計(jì)算能力也很強(qiáng)，該樣非數(shù)值計(jì)算能力如何在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，恰恰成為人工智能和機(jī) 器模式識別的重要任務(wù)。
[0004] 20世紀(jì)60年代末，數(shù)字圖像處理具備了比較完整的體系，形成了一口新興的學(xué) 科。20世紀(jì)70年代，數(shù)字圖像處理技術(shù)得到迅猛的發(fā)展，理論和方法進(jìn)一步完善，應(yīng)用范圍 更加廣泛。在該一時期，圖像處理主要和模式識別及圖像理解系統(tǒng)的研究相聯(lián)系，如文字識 另IJ、醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像的處理等。20世紀(jì)70年代后期到現(xiàn)在，各個應(yīng)用領(lǐng)域?qū)?shù)字圖 像處理提出越來越高的要求，促進(jìn)了該口學(xué)科向更高級的方向發(fā)展。特別是在景物理解和 計(jì)算機(jī)視覺（即機(jī)器視覺）方面，圖像處理已由二維處理發(fā)展到=維理解或解釋。近年來， 隨著計(jì)算機(jī)和其它各有關(guān)領(lǐng)域的迅速發(fā)展，例如在圖像表現(xiàn)、科學(xué)計(jì)算可視化、多媒體計(jì)算 技術(shù)等方面的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已從一個?？诘难芯款I(lǐng)域變成了科學(xué)研究和人機(jī)界面中 的一種普遍應(yīng)用的工具。
[0005] 隨著微電子集成技術(shù)、微計(jì)算機(jī)技術(shù)、數(shù)字技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)記錄和存儲儀器 的研究與開發(fā)也有了更快的發(fā)展，各大公司相繼投入巨資研究、開發(fā)該類儀器，W圖率先占 領(lǐng)此技術(shù)領(lǐng)域。
[0006] 數(shù)據(jù)記錄系統(tǒng)起始于20世紀(jì)50年代，1956年美國首先研究了用在軍事上的測試 系統(tǒng)滿足眾多傳統(tǒng)方法不能完成的數(shù)據(jù)采集和測試任務(wù)。大約在20世紀(jì)60年代后期， 國外就有整套的數(shù)據(jù)采集產(chǎn)品進(jìn)入市場。此階段的數(shù)據(jù)采集設(shè)備和系統(tǒng)多屬于專用的系 統(tǒng)。20世紀(jì)70年代中后期，隨著微型機(jī)的發(fā)展，誕生了采集器、儀表同計(jì)算機(jī)融為一體的數(shù) 據(jù)采集系統(tǒng)，在發(fā)展過程中也逐漸分為兩類，一類是實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，另一類是工業(yè)現(xiàn) 場數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。就使用的總線而言，實(shí)驗(yàn)室數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)多采用并行總線，工業(yè)現(xiàn)場數(shù)據(jù) 采集系統(tǒng)多采用串行數(shù)據(jù)總線。20世紀(jì)90年代至今，由于集成電路制造技術(shù)的不斷提高， 出現(xiàn)了高性能、高可靠性的單片數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)、單片機(jī)和大規(guī)模集成電路的組合， 用軟件管理，使系統(tǒng)的成本降低，體積減小，功能成倍增加，數(shù)據(jù)處理能力大大加強(qiáng)。該階段 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采用更加先進(jìn)的模塊是結(jié)構(gòu)，利用ARM、DSP、FPGA等高性能巧片，根據(jù)不同的 應(yīng)用要求，通過簡單的增加和更改模塊，并結(jié)合系統(tǒng)編程，就可擴(kuò)展和修改系統(tǒng)，迅速的組 成一個新的系統(tǒng)?？v觀國內(nèi)外數(shù)據(jù)記錄儀市場目前數(shù)據(jù)記錄儀主要具有W下的特點(diǎn)和發(fā)展 趨勢：
[0007] 1.智能化，W微處理器為核屯、，從而實(shí)現(xiàn)高性能、多回路的檢測系統(tǒng)。有些記錄儀 還具有聯(lián)網(wǎng)和通訊功能，歷史數(shù)據(jù)查詢功能，可W即時或按時打印各種曲線、數(shù)據(jù)等；
[000引2.信號輸入萬能化，用戶可W任意的選用電壓、電流、熱電阻、熱電偶等作為輸入 信號類型，該也使得儀表的應(yīng)用場合變得更加廣闊；
[0009] 3.存儲容量大、方式多樣化，數(shù)據(jù)記錄儀大多采用大容量的RAM、SRAM、FLA甜、軟 盤甚至硬盤來保存數(shù)據(jù)，該些保存方式其容量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的記錄儀的記錄容量.
[0010] 4.顯示方案多樣化，W液晶顯示、數(shù)碼管顯示居多，其中液晶顯示又有TFT彩色和 黑白濃晶。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種簡單的軸承滾子圖像檢測方法。
[0012] 為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種軸承滾子圖像檢測方法；包括如下的步 驟：
[0013] 首先、針對不同的拍攝環(huán)境，調(diào)試出相對應(yīng)的圖像參數(shù)；其次、根據(jù)上一步驟獲取 的相關(guān)圖像參數(shù)，提取標(biāo)準(zhǔn)件的特征點(diǎn)，確定圖像識別的標(biāo)準(zhǔn)；最后、提取被測件的特征點(diǎn)， 對比標(biāo)準(zhǔn)件的特征點(diǎn)做出判斷。
[0014] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的改進(jìn)；所述圖像參數(shù)為在某一環(huán)境 下獲取的圖像中的闊值二值化數(shù)據(jù)、圖像膨脹系數(shù)數(shù)據(jù)、圖像腐蝕系數(shù)數(shù)據(jù)、Canny邊緣提 取數(shù)據(jù)的相關(guān)取值。
[0015] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；所述闊值二值化數(shù)據(jù) 處理時，當(dāng)圖像中的單個高頻噪聲包括一到四個像素范圍時，設(shè)置為本次處理的二值化闊 值的取值范圍；所述圖像膨脹系數(shù)數(shù)據(jù)處理時，將闊值二值化數(shù)據(jù)處理后的圖像進(jìn)行膨脹 處理，當(dāng)圖像中黑色小顆粒干擾完全消失時，將其膨脹次數(shù)作為此時的膨脹系數(shù)；所述圖像 腐蝕系數(shù)處理時，將圖像膨脹系數(shù)數(shù)據(jù)處理后的圖像進(jìn)行腐蝕處理，當(dāng)圖像中單個傷瘡所 包含的像素點(diǎn)個數(shù)大于等于四的時候，將此時的圖像腐蝕次數(shù)作為圖像腐蝕系數(shù)。
[0016] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；標(biāo)準(zhǔn)件的特征點(diǎn)提 取步驟為對標(biāo)準(zhǔn)件圖像依次進(jìn)行粗定位、精定位、預(yù)處理、圖像內(nèi)外圈面積計(jì)算；被測件的 特征點(diǎn)提取步驟為對所記錄的被測件圖像依次進(jìn)行粗定位、精定位、預(yù)處理、內(nèi)外圓斷點(diǎn)判 斷、內(nèi)外圓走勢判斷、內(nèi)外圈面積W及內(nèi)圈面積計(jì)算并比對。
[0017] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；所述粗定位將收集的 圖像中，W軸承滾子所在的區(qū)域進(jìn)行剪輯；所述精定位根據(jù)粗定位確定的圖像進(jìn)行輪廓線 的掃點(diǎn)，并獲得該目標(biāo)軸承滾子輪廓的最左端、最右端、最上端W及最下端；所述預(yù)處理為 根據(jù)確定的圖像參數(shù)分別對精定位確定的圖像依次進(jìn)行闊值二值化、圖像膨脹系數(shù)、圖像 腐蝕系數(shù)、Canny邊緣提??；所述內(nèi)外圓斷點(diǎn)判斷、內(nèi)外圓走勢判斷、內(nèi)外圈面積W及內(nèi)圈 面積計(jì)算均通過對圖像外圓輪廓和內(nèi)圓輪廓掃點(diǎn)進(jìn)行。
[0018] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；被測件的特征點(diǎn)對比 標(biāo)準(zhǔn)件的特征點(diǎn)判斷按照內(nèi)外圓斷點(diǎn)判斷、內(nèi)外圓走勢判斷、內(nèi)外圈面積比對的次序依次 進(jìn)行。
[0019] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；所述內(nèi)外圓斷點(diǎn)判 斷、內(nèi)外圓走勢判斷、內(nèi)外圈面積W及內(nèi)圈面積計(jì)算步驟時，針對圖像外圓輪廓和內(nèi)圓輪 廓掃點(diǎn)后，分別進(jìn)行如下的判定；內(nèi)外圓斷點(diǎn)判斷；如果掃點(diǎn)步驟中，找不到下一個掃描點(diǎn) 時，即判定為出現(xiàn)斷點(diǎn)，確認(rèn)被測件為不合格件，不再進(jìn)行下一步判定；如果沒有出現(xiàn)斷點(diǎn)， 則進(jìn)行內(nèi)外圓走勢判斷；內(nèi)外圓走勢判斷；如果掃點(diǎn)步驟出現(xiàn)內(nèi)彎現(xiàn)象，即判定為內(nèi)外圓 走勢不符合圓形，確認(rèn)其為不合格件，不再進(jìn)行下一步判定；如果其走勢符合圓形，則進(jìn)行 內(nèi)外圈面積比對；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)件的面積數(shù)據(jù)與被測件的內(nèi)外圓面積與內(nèi)圓面積分別進(jìn)行比 對，如果面積比對數(shù)據(jù)不在一定誤差范圍內(nèi)，則判定其為不合格件，如果數(shù)據(jù)在一定誤差范 圍內(nèi)，則判定其為合格件。
[0020] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)；所述內(nèi)外圓之間的面 積計(jì)算；在掃外輪廓的過程中，由當(dāng)前的掃描點(diǎn)向內(nèi)圓方向沿縱坐標(biāo)尋找穿過黑色區(qū)域后 的邊緣點(diǎn)，該點(diǎn)與外輪廓上的掃描點(diǎn)的縱坐標(biāo)進(jìn)行作差；外輪廓的掃描點(diǎn)繼續(xù)掃點(diǎn)，W同樣 的方法再計(jì)算差值；將該些差值累加，即為內(nèi)外圓間的面積；內(nèi)圓的面積計(jì)算；在掃內(nèi)輪廓 的過程中，累加掃描點(diǎn)的縱坐標(biāo)，即為內(nèi)圓的面積。
[0021] 作為對本發(fā)明所述的軸承滾子圖像檢測方法的進(jìn)一步改進(jìn)：所述掃點(diǎn)步驟中，將 整個軸承滾子均分成4份，每份為f圓；掃點(diǎn)的起始點(diǎn)為其中的對稱的兩個像素點(diǎn)；將其中 一個像素點(diǎn)作為左上和左下兩個^圓的起點(diǎn)，左上向上尋找邊緣點(diǎn)，左下向下尋找邊緣點(diǎn)； 將與其對應(yīng)的另外一個像素點(diǎn)作為右上和右下兩個1圓的起點(diǎn)。 詩
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