(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211036500.1 (22)申请日 2022.08.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115147407 A (43)申请公布日 2022.10.04 (73)专利权人 聊城市博源节能科技有限公司 地址 252000 山东省聊城市高新 技术产业 开发区中华路东、 元江路北 (72)发明人 赵培振　郑广会　陆松　 (74)专利代理 机构 河南华凯科源专利代理事务 所(普通合伙) 41136 专利代理师 靳建山 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06V 10/762(2022.01)(56)对比文件 CN 10916 6098 A,2019.01.08 CN 107292861 A,2017.10.24 CN 113689415 A,2021.1 1.23 CN 111311618 A,2020.0 6.19 US 2020013147 A1,2020.01.09 CN 114937039 A,202 2.08.23 US 2020104621 A1,2020.04.02 黎少辉等.基 于多特征判别的密封圈缺陷检 测. 《煤矿机 械》 .2015,(第12期), 尚军等.基 于预测匹配 差与全局-局部阈值 化的轴承缺陷检测与定位 算法. 《组合机床与自 动化加工技 术》 .2017,(第10期), Yanlong Zhu 等.Edge Defect Detecti on of Network Image by the Application of  Modal Sym metry. 《Spri nger》 .2021,第1-16页. 审查员 张帅 (54)发明名称 基于计算机视觉的轴承质量检测方法 (57)摘要 本发明涉及轴承检测领域， 具体涉及基于计 算机视觉的轴承质量检测方法， 获取轴承套圈图 像并对其进行预处理， 得到灰度图像； 对灰度图 像进行边缘检测， 对边缘像素点进行聚类， 得到 边缘线； 采用图像细化操作得到单像素轮廓线， 均分每个单像素轮廓线， 得到最小外接矩形作为 套圈线段检测区域； 计算套圈线段检测区域线性 度， 通过线 性度与设定阈值对比， 进一步地， 将获 取轮廓线的方向角均值与相邻的两段轮廓线的 方向角均值进行对比， 判定轴承套圈的破损情 况。 本发明的方案可以准确检测出轴承是否有破 损， 并且可以对轴承的中心进行定位， 提高尺寸 测量的精度。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115147407 B 2022.11.18 CN 115147407 B 1.基于计算机 视觉的轴承质量检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤1， 获取轴承套圈图像， 并对所述轴承套圈图像进行灰度化处理， 得到对应的灰度 图像； 步骤2， 对灰度图像进行边缘检测得到边缘轮廓， 利用聚类算法对所述边缘轮廓内所有 像素点进行聚类， 得到若干个空间位置独立且不相交的边缘线； 从各边缘线中挑选出轴承 的套圈内侧线以及套圈外侧线； 步骤3， 采用图像细化操作分别得到套圈内侧线以及套圈外侧线的单像素轮廓线； 对每 个单像素轮廓线进行均分， 并得到均分后的每段轮廓线的最小外接矩形， 将所述最小外接 矩形作为套圈线段检测区域； 步骤4， 计算套圈线段检测区域中包含的所有套圈线边缘点的皮尔逊相关系数作为套 圈线段检测区域的线性度； 当所述线性度大于设定阈值， 则该段轮廓线为疑似无破损套圈 部分， 反之， 该段轮廓线为破损套圈部分； 步骤5， 获取所述疑似无破损套圈部分对应的轮廓线上的所有边缘点像素的方向角， 进 而得到该段轮廓线的方向角均值， 当所述方向角均值与该段轮廓线相 邻的两段轮廓线的方 向角均值的差值的绝对值均小于阈值， 则疑似无破损套圈部分为无破损， 反之， 则为破损套 圈部分； 套圈内侧线以及套圈外侧线的获取 过程为： 基于各边 缘线的所有边 缘像素点， 计算对应边 缘线的重心； 随机选取任意两边缘线， 计算任意两边缘线的重心 的欧式距离， 当所述欧式距离小于 同心阈值时， 该任意两边 缘线为同心边 缘线； 将同心边缘线对应的两边缘线的重心之间的连线的中心， 作为新的重心， 计算新的重 心与其余任一边缘线的重心的新的欧式距离， 当新的欧式距离小于同心阈值， 则将该任一 边缘线加入同心 边缘线， 并将所有同心 边缘线的重心的行坐标取平均值以及列坐标取平均 值作为重心更新同心边缘线的重心， 直至没有新的边缘线满足条件， 将此时的重心作为轴 承中心参 考点； 计算同心边缘线内的各边缘线的所有像素点与轴 承中心参考点的欧式距离均值， 选取 其中的欧式距离均值 最大值和最小值， 分别作为套圈外侧线以及套圈内侧线。 2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轴 承质量检测方法， 其特征在于， 所述轴 承 套圈图像包括 正面图像和/或背面图像。 3.根据权利要求1所述的基于计算机视觉的轴 承质量检测方法， 其特征在于， 对每个单 像素轮廓线 进行均分是将单像素轮廓线 进行36等分。 4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉的轴 承质量检测方法， 其特征在于， 所述线性 度是根据套圈线段检测区域中包含的所有套圈线边缘点的行坐标和列坐标计算得到的皮 尔逊相关系数。 5.根据权利要求4所述的基于计算机视觉的轴 承质量检测方法， 其特征在于， 所述方向 角均值的获取 方法为： 获取疑似无破损套圈部分对应的轮廓线上的所有边 缘像素点的海 森矩阵； 采用PCA算法对各边缘像素点的海森矩阵进行分析， 将计算的主成分方向作为当前边 缘像素点的方向角；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115147407 B 2基于所述方向角， 计算得到轮廓线上的所有边 缘像素点的方向角均值。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115147407 B 3