【摘 要】
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针对机械设备零件疲劳检测过程中,接触式的人工检测存在检测结果准确性较差的问题,提出一种基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法.通过采集机械设备零件的图像,使用改进中值滤波方法滤除图像中的噪声,根据多尺度边缘检测方法有效提取零件图像边缘部分,提取机械设备零件图像疲劳特征点.通过NSST逆变换将图像特征点融合,同时引入支持向量理论(SVM)和模糊隶属度,分别赋予不同样本同等重要的模糊隶属度,增加支持向量分类性能,将全部样本输入到模糊SVM分类器中,将有疲劳特征的图像分类,最终完成机械设备零件疲劳寿命检测.
【机 构】
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郑州西亚斯学院 电子信息工程学院,新郑 451150
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针对机械设备零件疲劳检测过程中,接触式的人工检测存在检测结果准确性较差的问题,提出一种基于机器视觉的机械设备零件疲劳寿命检测方法.通过采集机械设备零件的图像,使用改进中值滤波方法滤除图像中的噪声,根据多尺度边缘检测方法有效提取零件图像边缘部分,提取机械设备零件图像疲劳特征点.通过NSST逆变换将图像特征点融合,同时引入支持向量理论(SVM)和模糊隶属度,分别赋予不同样本同等重要的模糊隶属度,增加支持向量分类性能,将全部样本输入到模糊SVM分类器中,将有疲劳特征的图像分类,最终完成机械设备零件疲劳寿命检测.实验结果表明,所提方法的检测结果与实际结果较为相近,经滤波处理后图像强化效果有所提升.
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