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基于機器視覺(jué)的軸承缺陷檢測研究進(jìn)展

作者：郭淵,周俊. 日期：2024-05-24/span> 瀏覽：159 查看PDF文檔

摘要:機器視覺(jué)是一種用機器替代人眼進(jìn)行測量和檢測的技術(shù),這種技術(shù)應用于缺陷檢測具有效率高、速度快、成本低等優(yōu)點(diǎn),許多學(xué)者將其應用在不同領(lǐng)域(農業(yè)、航空航天等),并取得了較好的成果,目前軸承領(lǐng)域也逐漸采用該檢測方法。因此,需對應用于不同軸承缺陷及機器學(xué)習、深度學(xué)習下的軸承缺陷檢測算法進(jìn)行綜述,并對其缺陷檢測算法的性能進(jìn)行分析歸納及對比。首先,探討分析了軸承缺陷形成的磨損機理,并詳細介紹了軸承常見(jiàn)磨損形式(腐蝕磨損、疲勞磨損、黏著(zhù)磨損、滾道磨損等);然后,分別介紹了基于機器學(xué)習和深度學(xué)習的檢測算法的區別及特點(diǎn);其次,列舉了機器學(xué)習的算法及深度學(xué)習的算法用于軸承缺陷檢測的研究應用與分析,主要包括機器學(xué)習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、主成分分析、支持向量機等,及深度學(xué)習的單階段和雙階段目標檢測算法的應用;最后,為了促進(jìn)深度學(xué)習算法用于軸承缺陷的診斷,針對具體問(wèn)題提出了軸承缺陷檢測的挑戰和未來(lái)研究方向并給出了詳細的建議,對機器視覺(jué)在軸承缺陷檢測中的研究現狀提出了總結與展望。

關(guān)鍵詞:機器視覺(jué);缺陷檢測;目標檢測;軸承;研究現狀;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );主成分分析;支持向量機

中圖分類(lèi)號:TH133.3;TP391.4文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)05-0761-14


本文引用格式:

郭淵,周俊.基于機器視覺(jué)的軸承缺陷檢測研究進(jìn)展［J］.機電工程,2024,41(5):761-774.

GUO Yuan, ZHOU Jun. Research progress of bearing defect detection based on machine vision［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(5):761-774.