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    • 10. 发明授权
    • 基于机器视觉的驱动齿角缺陷识别方法
    • CN117197130B
    • 2024-01-26
    • CN202311452545.1
    • 2023-11-03
    • 山东太阳耐磨件有限公司
    • 兰云飞李森森孙煜
    • G06T7/00G06T7/13G06V10/44G06V10/764
    • 本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及基于机器视觉的驱动齿角缺陷识别方法,包括:采集齿轮齿面图像进行边缘检测,获取边缘图像中的主裂缝边缘、弱边缘以及边缘图像中每个交点,获取每个交点的局部区域;根据边缘图像中每个交点所属的弱边缘的斜率变化以及每个交点的每个连线的斜率变化,获取边缘图像中每个交点与其局部区域中每个交点的间断程度,进而将边缘图像中的弱边缘进行连接,得到边缘图像中的所有完整弱边缘,进而得到获取每个弱边缘对;再获取每个弱边缘对属于衍生裂缝的概率,进而得到衍生裂缝边缘;根据边缘图像中的主裂缝边缘及衍生裂缝边缘,识别出完整的裂缝缺陷。本发明能够识别出完整的裂缝缺陷。(56)对比文件CN 111429403 A,2020.07.17肖俊建;王慧英.图像处理技术在齿轮缺陷检测中的应用.机械传动.2009,(第02期),正文全文.郝利华;王明泉.改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用.火力与指挥控制.2017,(07),正文全文.汪凤林;周扬;叶绿;周武杰.基于机器视觉的飞轮齿圈缺陷和尺寸检测方法.中国测试.2020,(05),正文全文.李庆忠;刘洋.基于改进Canny算子的图像弱边缘检测算法.计算机应用研究.2020,(S1),正文全文.肖俊建;王慧英.图像处理技术在齿轮缺陷检测中的应用.机械传动.2009,(02),正文全文.谢佩军.基于互信息与差影法的塑料齿轮缺陷检测研究.制造业自动化.2012,(23),正文全文.周鑫.小模数齿轮的快速检测.自动化技术与应用.2017,(10),正文全文.