| 一种基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法 | |
| 杜劲松; 白珈郡; 李兴强; 李祥; 杨旭; 崔维华; 张清石; 畅申 | |
| 2020-03-27 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 本发明公开了一种基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法，针对轴承滚子在生产和运输过程中出现的倒角面缺陷问题，采集轴承滚子倒角面图像，利用基于深度卷积神经网络的深度学习算法建立倒角面缺件检测模型，实现倒角面缺陷的快速检测和位置定位。本发明运用深度学习模型和机器视觉算法对轴承滚子倒角面缺陷进行实时检测，具有快速检测、定位精准、识别准确度高的特点，能够代替传统人工检测出方法，满足滚子缺陷检测自动化的需求。 |
| 申请日期 | 2019-12-09 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 公开 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/26620]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_智能检测与装备研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 杜劲松,白珈郡,李兴强,等. 一种基于机器视觉的轴承滚子倒角面缺陷检测方法. 2020-03-27. |
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