本發明涉及機器視覺技術在機械工程領域的運用,具體為一種基于深度學習的環狀軸承外表面缺陷檢測方法;包括如下步驟:步驟1:采集環狀軸承正上方圖像和位于下端面檢測工位玻璃上的下方圖像2張缺陷圖片作為1組,機械手采用Halcon的手眼標定策略定位后,抓取工件放入外側檢測工位旋轉采集軸承外側表面的連續圖像作為另一組圖片;步驟2:圖像采集完成后,將環狀軸承外側表面圖像進行圖像矯正的圖像預處理工作;步驟3:將兩組圖像分別送入訓練好的兩個神經網絡模型中進行識別判定,如有缺陷部位則進行標注并將該軸承視為廢品,如沒有缺陷則為無損成品。
聲明:
“基于深度學習的環狀軸承外表面缺陷檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)