CN112434694B - 一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统 - Google Patents

一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统，它属于货车滚动轴承前盖外圈破损故障识别技术领域。本发明解决了采用人工对滚动轴承前盖外圈破损故障进行识别的准确率低的问题。本发明利用滚动轴承前盖外圈圆的特性对前盖轮廓进行圆拟合，精确定位前盖外圈区域，并将区域完成图像极坐标展开，解决带有曲率的破损区域参考像素信息复杂问题，将前盖外圈的圆环形状转换为长方形，使得破损区域的邻域像素信息参考更为简单，实现精准定位故障区域的效果，提高故障识别的准确率。本发明可以应用于货车滚动轴承前盖外圈破损故障识别。

Description

一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统
技术领域
本发明属于货车滚动轴承前盖外圈破损故障识别技术领域，具体涉及一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统。
背景技术
在货车快速运行时，卷起石子等坚硬物体击打到外壳上会出现破损，滚动轴承前盖外圈破损是货车运行当中频繁发生的故障，滚动轴承前盖是保护货车滚动轴承的重要部件，如果滚动轴承前盖发生破损导致轴承内油脂泄出，轴承缺少润滑作用出现高温情况后果不堪设想，容易出现燃轴、切轴等情况，严重影响行车安全，因此对滚动轴承前盖的检测是非常必要的。
在传统的人工逐张查阅图像检车的方法中，人工在检车时往往有主观的思想加入，这将会造成不同的工作人员有不同的判定故障的标准，导致判定故障的标准不统一，这样就会造成漏检、误检、错检的情况。因此，采用人工逐张查阅图像的方法对滚动轴承前盖外圈破损故障进行识别时会存在识别准确率低的问题。
发明内容
本发明的目的是为解决采用人工对滚动轴承前盖外圈破损故障进行识别的准确率低的问题，而提出了一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：
基于本发明的一个方面，一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，所述方法包括以下步骤：
步骤一、采集整列货车的图像，并从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；
步骤二、分别对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，获得最终的内边缘拟合圆以及最终的外边缘拟合圆；
将最终的内边缘拟合圆与最终的外边缘拟合圆之间的区域作为滚动轴承前盖外圈区域；
步骤三、对滚动轴承前盖外圈区域图像进行极坐标变换，将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像；
步骤四、新建一张灰度值为0的纯色图像，获取长方形图像中任意一行的各个像素位置的灰度值，并将获取的灰度值在纯色图像中绘制，获得绘制图像；
步骤五、对获得的绘制图像进行形态学处理后，获得处理后图像；若处理后图像中凹陷处的外接矩形的高度大于等于破损区域设定的高度值，则凹陷处对应的像素点发生滚动轴承前盖外圈破损故障；
步骤六、遍历长方形图像中的每一行，重复执行步骤四至步骤五的过程，获得故障在长方形图像中所对应的位置，并对长方形图像进行反变换，获得故障在滚动轴承前盖外圈区域图像中的具体位置。
基于本发明的另一个方面，一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像转换模块和故障识别模块，其中：
所述图像采集模块用于采集整列货车的图像，从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；并将子图像发送给图像预处理模块；
所述图像预处理模块用于对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，根据内边缘拟合圆和外边缘拟合圆确定滚动轴承前盖外圈区域；
并将确定的滚动轴承前盖外圈区域图像发送给图像转换模块；
所述图像转换模块用于将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像，并将长方形图像发送给故障识别模块；
故障识别模块用于对长方形图像进行处理，以对滚动轴承前盖外圈区域图像进行故障识别。
本发明的有益效果是：本发明提出了一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法及系统，本发明利用滚动轴承前盖外圈圆的特性对前盖轮廓进行圆拟合，精确定位前盖外圈区域，并将区域完成图像极坐标展开，解决带有曲率的破损区域参考像素信息复杂问题，将前盖外圈的圆环形状转换为长方形，使得破损区域的邻域像素信息参考更为简单，实现精准定位故障区域的效果，提高故障识别的准确率。
本发明将单行像素灰度分布信息转换为图像思想，使图像处理算法的复杂度更低，并可以克服光照变化代替阈值难以选取的问题。
附图说明
图1为本发明方法的流程图；
图2为滚动轴承前盖外圈故障子图像；
图3是滚动轴承前盖外圈拟合圆结果图像；
图4是外圈子图像；
图5是边缘检测结果图；
图6是采用最小二乘拟合得到的拟合结果图；
图7是等分结果图；
图8是极坐标展开原理图；
图中，θ为点P(i,j)在圆周方向的角度因子，m和n分别为点P(i,j)在长方形图像上对应的行数和列数；
图9是极坐标展开图；
图10是单行像素灰度分布图；
图11是形态学处理后结果图；
图12是凹陷处提取结果图；
图13是极坐标转换后图像破损位置的示意图；
图14是极坐标转换后图像破损区域提取结果图；
图15是反转换后的破损位置图。
具体实施方式
需要特别说明的是，在不冲突的情况下，本申请公开的各个实施方式之间可以相互组合。
具体实施方式一、结合图1说明本实施方式。本实施方式的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，该方法具体通过以下步骤实现：
步骤一、采集整列货车的图像，并从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；
采用高清的图像采集设备获取整列货车的清晰图像，利用车轮在采集的图像中的位置可完成滚动轴承前盖的粗定位，截取出包含滚动轴承前盖的子图像；
步骤二、分别对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，获得最终的内边缘拟合圆以及最终的外边缘拟合圆；
将最终的内边缘拟合圆与最终的外边缘拟合圆之间的区域作为滚动轴承前盖外圈区域；
步骤三、对滚动轴承前盖外圈区域图像进行极坐标变换，将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像；
步骤四、新建一张灰度值为0的纯色图像，获取长方形图像中任意一行的各个像素位置的灰度值，并将获取的灰度值在纯色图像中绘制，获得绘制图像；
步骤五、对获得的绘制图像进行形态学处理后，获得处理后图像；若处理后图像中凹陷处的外接矩形的高度大于等于破损区域设定的高度值，则凹陷处对应的像素点发生滚动轴承前盖外圈破损故障；
步骤六、遍历长方形图像中的每一行，重复执行步骤四至步骤五的过程，获得故障在长方形图像中所对应的位置，并对长方形图像进行反变换，获得故障在滚动轴承前盖外圈区域图像中的具体位置。
采用自动识别技术可以保证故障识别的标准统一，同时也可以提高检测的准确率。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：分别对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，获得最终的内边缘拟合圆以及最终的外边缘拟合圆，其具体过程为：
步骤S1、采用边缘检测Canny算子对子图像中的滚动轴承前盖外圈进行边缘检测，提取出滚动轴承前盖外圈的内边缘像素点以及外边缘像素点；
步骤S2、对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；
步骤S3、设内边缘的初始拟合圆O1的圆心坐标为(i’,j’)、半径为R’；将内边缘初始拟合圆O1分成三个等份(位置随机，等分为3份即可)，分别记为第1等份、第2等份和第3等份；
步骤S4、统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第1等份所对应的圆弧上的个数S1，将O1的第1等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P1，计算出S1与P1的比值S1/P1；
同理，统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第2等份所对应的圆弧上的个数S2，将O1的第2等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P2，计算出S2与P2的比值S2/P2；统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第3等份所对应的圆弧上的个数S3，将O1的第3等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P3，计算出S3与P3的比值S3/P3；
比较S1/P1、S2/P2与S3/P3的大小，选取出最大的比值所对应的等份；
步骤S5、从选取出的等份之外的、其它两个等份中，各选取出一个内边缘像素点，选取出的内边缘像素点在对应等份的圆心角所覆盖的区域内；
将选取出的内边缘像素点与选取出等份的圆心角所覆盖区域内的内边缘像素点进行圆拟合，得到拟合圆的半径为R0、圆心坐标为(i0,j0)；
直至选取出的内边缘像素点遍历完其它的两个等份，得到一系列拟合圆的半径组成的数组[R0,R1,R2,R3,R4......]，一系列拟合圆的圆心坐标组成的数组[(i0,j0),(i1,j1),(i2,j2),(i3,j4),......]；
步骤S6、利用半径数据在175-185之间的数据对圆心位置进行投票，筛选出获得票数最多的圆心位置作为最终的内边缘拟合圆的圆心位置，将筛选出的圆心位置所对应的最多的半径数据作为最终的内边缘拟合圆的半径，获得最终的内边缘拟合圆；
步骤S7、对于外边缘的初始拟合圆O2，重复步骤S3至步骤S6的过程，获得最终的外边缘拟合圆。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式二不同的是：对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；进行圆拟合所采用的方法为最小二乘拟合。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一不同的是：对滚动轴承前盖外圈区域图像进行极坐标变换，将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像；其具体过程为：
对于滚动轴承前盖外圈区域图像上的任一点P(i,j)，图像坐标(i,j)和世界坐标(x,y)存在如下变换关系：
x＝j–R，y＝R-i
其中，R是最终的外边缘拟合圆的半径；
半径方向的长度缩放因子delta_r＝M/R，圆周方向的角度因子为delta_t＝2π/N；其中，M和N分别是长方形图像中像素点的行数和列数；
在滚动轴承前盖外圈区域图像上，点P(i,j)的半径长度为r＝sqrt(xx+yy)，角度theta＝arctan(y/x)，则点P(i,j)在长方形图像上对应的行数为r/delta_r，对应的列数为theta/delta_t；
按照滚动轴承前盖外圈区域图像上的点与长方形图像上的点的位置对应关系，将滚动轴承前盖外圈区域图像上的点分别转换到长方形图像上，即转换为长方形图像。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一不同的是：破损区域设定的高度值为50像素。
具体实施方式六、本实施方式的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，该系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像转换模块和故障识别模块，其中：
所述图像采集模块用于采集整列货车的图像，从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；并将子图像发送给图像预处理模块；
所述图像预处理模块用于对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，根据内边缘拟合圆和外边缘拟合圆确定滚动轴承前盖外圈区域；
并将确定的滚动轴承前盖外圈区域图像发送给图像转换模块；
所述图像转换模块用于将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像，并将长方形图像发送给故障识别模块；
故障识别模块用于对长方形图像进行处理，以对滚动轴承前盖外圈区域图像进行故障识别。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式六不同的是：图像预处理模块的工作过程为：
步骤1、采用边缘检测Canny算子对子图像中的滚动轴承前盖外圈进行边缘检测，提取出滚动轴承前盖外圈的内边缘像素点以及外边缘像素点；
步骤2、对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；
步骤3、设内边缘的初始拟合圆O1的圆心坐标为(i’,j’)、半径为R’；将内边缘初始拟合圆O1分成三个等份，分别记为第1等份、第2等份和第3等份；
步骤4、统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第1等份所对应的圆弧上的个数S1，将O1的第1等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P1，计算出S1与P1的比值S1/P1；
同理，统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第2等份所对应的圆弧上的个数S2，将O1的第2等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P2，计算出S2与P2的比值S2/P2；统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第3等份所对应的圆弧上的个数S3，将O1的第3等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P3，计算出S3与P3的比值S3/P3；
比较S1/P1、S2/P2与S3/P3的大小，选取出最大的比值所对应的等份；
步骤5、从选取出的等份之外的、其它两个等份中，各选取出一个内边缘像素点，选取出的内边缘像素点在对应等份的圆心角所覆盖的区域内；
将选取出的内边缘像素点与选取出等份的圆心角所覆盖区域内的内边缘像素点进行圆拟合，得到拟合圆的半径为R0、圆心坐标为(i0,j0)；
直至选取出的内边缘像素点遍历完其它的两个等份，得到一系列拟合圆的半径组成的数组[R0,R1,R2,R3,R4......]，一系列拟合圆的圆心坐标组成的数组[(i0,j0),(i1,j1),(i2,j2),(i3,j4),......]；
步骤6、利用半径数据在175-185之间的数据对圆心位置进行投票，筛选出获得票数最多的圆心位置作为最终的内边缘拟合圆的圆心位置，将筛选出的圆心位置所对应的最多的半径数据作为最终的内边缘拟合圆的半径，获得最终的内边缘拟合圆；
步骤7、对于外边缘的初始拟合圆O2，重复步骤3至步骤6的过程，获得最终的外边缘拟合圆；
步骤8、将最终的内边缘拟合圆与最终的外边缘拟合圆之间的区域作为滚动轴承前盖外圈区域。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式七不同的是：图像转换模块的工作过程为：
对于滚动轴承前盖外圈区域图像上的任一点P(i,j)，图像坐标(i,j)和世界坐标(x,y)存在如下变换关系：
x＝j–R，y＝R-i
其中，R是最终的外边缘拟合圆的半径；
半径方向的长度缩放因子delta_r＝M/R，圆周方向的角度因子为delta_t＝2π/N；其中，M和N分别是长方形图像中像素点的行数和列数；
在滚动轴承前盖外圈区域图像上，点P(i,j)的半径长度为r＝sqrt(xx+yy)，角度theta＝arctan(y/x)，则点P(i,j)在长方形图像上对应的行数为r/delta_r，对应的列数为theta/delta_t；
按照滚动轴承前盖外圈区域图像上的点与长方形图像上的点的位置对应关系，将滚动轴承前盖外圈区域图像上的点分别转换到长方形图像上，即转换为长方形图像。
具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式八不同的是：故障识别模块的工作过程为：
步骤1)新建一张灰度值为0的纯色图像，获取长方形图像中任意一行的各个像素位置的灰度值，并将获取的灰度值在纯色图像中绘制，获得绘制图像；
步骤2)对获得的绘制图像进行形态学处理后，获得处理后图像；若处理后图像中凹陷处的外接矩形的高度大于等于破损区域设定的高度值，则凹陷处对应的像素点发生滚动轴承前盖外圈破损故障；
步骤3)遍历长方形图像中的每一行，重复执行步骤1)至步骤2)的过程，获得故障在长方形图像中所对应的位置，并对长方形图像进行反变换，获得故障在滚动轴承前盖外圈区域图像中的具体位置。
具体实施方式十：本实施方式与具体实施方式九不同的是：破损区域设定的高度值为50像素。
实施例
本发明方法具体通过以下步骤实现：
1、通过硬件设备采集到的车轮经过设备计数以此来获得在整列车图像中滚动轴承前盖外圈的位置，得到滚动轴承外圈的粗定位子图像，如图2所示。并利用滚动轴承前盖外圈圆的特性，完成前盖外圈圆拟合，拟合圆结果如图3所示。通过拟合得到的两个圆精确的得到外圈子图像，如图4所示。
采用改进最小二乘拟合圆算法
首选采用边缘检测Canny算子完成轴承前盖外圈子图边缘检测，如图5所示。图像中存在有一定曲率的边缘线被检测出来，这些“野值”点在使用最小二乘拟合圆的方法中是拟合数据点的一部分，最终会造成最小二乘圆的结果倾向于含有“野值点”的位置。若前盖及外圈定位出现偏如图6所示，则会造成区域提取遗漏出现破损漏报。因此在最小二乘拟合的基础上进行改进在边缘检测线复杂的区域采用“投票”的方式完成圆拟合的误差修正。
以轴承前盖为例，拟合修正步骤如下：
1)首先采用最小二乘法拟合圆得到圆心坐标(x1,y1)及半径R。可将拟合的结果将边缘检测结果分成等分的3份，如图7所示。
2)遍历每等分的边缘提取的像素点与最小二乘拟合得到的像素点重合所占比例，如图7可见1部分的占比最大。因此以第1部分重合的像素点作为基准。
3)以重合度最小的部分像素点个数作为反复迭代输入，分别在2部分与3部分分别选取像素点与1中重合的像素点作为一组数据再次使用最小二乘拟合算法进行的得到半径数组[R0,R1,R2,R3,R4.......]，圆心坐标[(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),(x3,y4),......]。
4)根据先验知识，圆前盖的直径约为180个左右，因此在半径数组中选取半径区间在175-185之间的数据位置，由于圆心坐标与直径是一一对应关系，利用半径数组统计得到的位置进行在圆心数组中进行圆心“投票”，投出与圆心重合数最高的作为前盖的圆心(x,y)。并利用圆心位置在数组中的位置反带入半径数组得到半径重合数最高的半径为前盖半径R。
2、极坐标展开
通过图4所示的外圈子图像可以看出外圈破损区域沿外圈具有一定的曲率，想要参考邻域像素的信息比较复杂。算法的复杂度越低，鲁棒性越强，因此想要完成算法的简化，将其转化为长方形更为方便。
如图8所示，实现极坐标变换的关键即在于找到圆图上任一点P(i,j)，在方图上对应的点p(m,n)，然后通过插值算法实现圆图上所有像素点的赋值。方图上，其行列数分别为M、N，方图上的每一列对应为圆图上的每条半径，半径方向存在着一个长度缩放因子delta_r＝M/R，圆周方向被分为N等分，即角度因子为delta_t＝2π/N；
圆图上，图像坐标(i,j)和世界坐标(x,y)有着如下变换关系：x＝j-R,y＝R-i；
那么，图中P点半径长度为r＝sqrt(xx+yy)，角度theta＝arctan(y/x)；
圆图上点P在方图上对应行数为r/delta_r；
圆图上点P在方图上对应的列数n＝thata/delta_t。
利用极坐标展开后如图9所示。
3、单行像素灰度分布信息转换为图像思想
以往的故障提取方法大多数基于阈值分割的方法，但图像采集设备在露天的情况下，受天气，阳光等外界因素干扰，基于阈值分割的方法在部件中出现灰度变化的时，阈值分割的抗干扰的能力较差，分割的不稳定造成误检、漏检率很高。
通过图像破损区域可以看出破损的位置灰度值均高于正常区域，即使部件出现灰度变化，破损区域的灰度值也要高于正常区域，那么灰度统计分布转换为图像思想更为方便。步骤如下：
1)首先新建一张灰度值为0的纯色图像，逐行获取每个像素位置的灰度值，并在并在纯色图中绘制如图10所示，x为极坐标转换后的像素x坐标，y为极坐标转换后的灰度值，从图中可以看出故障区域位置y值越大。由于灰度图像灰度值最大值为255，因此在纯色图像中y值大于255出生成一条线。
2)采用形态学处理后如图11所示，凹陷处为破损区域，利用此幅图像的凸包性质实现凹陷处提取如图12所示。当凹陷处外接矩形高度大于破损区域设定的高度值后凹陷处外接矩形的x1，x2为极坐标转换后的破损区域此行像素的x起始结束坐标。转换到极坐标展开后图像中区域如图13所示。
3)逐行遍历提取故障位置结果如图14所示，遍历完成后对极坐标转换后的图像完成反变换，破损区域检测结果如图15所示。
本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (8)

1.一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤一、采集整列货车的图像，并从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；
步骤二、分别对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，获得最终的内边缘拟合圆以及最终的外边缘拟合圆；其具体过程为：
步骤S1、采用边缘检测Canny算子对子图像中的滚动轴承前盖外圈进行边缘检测，提取出滚动轴承前盖外圈的内边缘像素点以及外边缘像素点；
步骤S2、对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；
步骤S3、设内边缘的初始拟合圆O1的圆心坐标为(i’,j’)、半径为R’；将内边缘初始拟合圆O1分成三个等份，分别记为第1等份、第2等份和第3等份；
步骤S4、统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第1等份所对应的圆弧上的个数S1，将O1的第1等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P1，计算出S1与P1的比值S1/P1；
同理，统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第2等份所对应的圆弧上的个数S2，将O1的第2等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P2，计算出S2与P2的比值S2/P2；统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第3等份所对应的圆弧上的个数S3，将O1的第3等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P3，计算出S3与P3的比值S3/P3；
比较S1/P1、S2/P2与S3/P3的大小，选取出最大的比值所对应的等份；
步骤S5、从选取出的等份之外的、其它两个等份中，各选取出一个内边缘像素点，选取出的内边缘像素点在对应等份的圆心角所覆盖的区域内；
将选取出的内边缘像素点与选取出等份的圆心角所覆盖区域内的内边缘像素点进行圆拟合，得到拟合圆的半径为R0、圆心坐标为(i0,j0)；
直至选取出的内边缘像素点遍历完其它的两个等份，得到一系列拟合圆的半径组成的数组[R0,R1,R2,R3,R4......]，一系列拟合圆的圆心坐标组成的数组[(i0,j0),(i1,j1),(i2,j2),(i3,j4),......]；
步骤S6、利用半径数据在175-185之间的数据对圆心位置进行投票，筛选出获得票数最多的圆心位置作为最终的内边缘拟合圆的圆心位置，将筛选出的圆心位置所对应的最多的半径数据作为最终的内边缘拟合圆的半径，获得最终的内边缘拟合圆；
步骤S7、对于外边缘的初始拟合圆O2，重复步骤S3至步骤S6的过程，获得最终的外边缘拟合圆；
将最终的内边缘拟合圆与最终的外边缘拟合圆之间的区域作为滚动轴承前盖外圈区域；
步骤三、对滚动轴承前盖外圈区域图像进行极坐标变换，将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像；
步骤四、新建一张灰度值为0的纯色图像，获取长方形图像中任意一行的各个像素位置的灰度值，并将获取的灰度值在纯色图像中绘制，获得绘制图像；
步骤五、对获得的绘制图像进行形态学处理后，获得处理后图像；若处理后图像中凹陷处的外接矩形的高度大于等于破损区域设定的高度值，则凹陷处对应的像素点发生滚动轴承前盖外圈破损故障；
步骤六、遍历长方形图像中的每一行，重复执行步骤四至步骤五的过程，获得故障在长方形图像中所对应的位置，并对长方形图像进行反变换，获得故障在滚动轴承前盖外圈区域图像中的具体位置。
2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，其特征在于，所述对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；进行圆拟合所采用的方法为最小二乘拟合。
3.根据权利要求1所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，其特征在于，所述对滚动轴承前盖外圈区域图像进行极坐标变换，将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像；其具体过程为：
对于滚动轴承前盖外圈区域图像上的任一点P(i,j)，图像坐标(i,j)和世界坐标(x,y)存在如下变换关系：
x＝j–R，y＝R-i
其中，R是最终的外边缘拟合圆的半径；
半径方向的长度缩放因子delta_r＝M/R，圆周方向的角度因子为delta_t＝2π/N；其中，M和N分别是长方形图像中像素点的行数和列数；
在滚动轴承前盖外圈区域图像上，点P(i,j)的半径长度为r＝sqrt(xx+yy)，角度theta＝arctan(y/x)，则点P(i,j)在长方形图像上对应的行数为r/delta_r，对应的列数为theta/delta_t；按照滚动轴承前盖外圈区域图像上的点与长方形图像上的点的位置对应关系，将滚动轴承前盖外圈区域图像上的点分别转换到长方形图像上，即转换为长方形图像。
4.根据权利要求1所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别方法，其特征在于，所述破损区域设定的高度值为50像素。
5.一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，其特征在于，所述系统包括图像采集模块、图像预处理模块、图像转换模块和故障识别模块，其中：
所述图像采集模块用于采集整列货车的图像，从采集的图像中粗定位出包含滚动轴承前盖的子图像；并将子图像发送给图像预处理模块；
所述图像预处理模块用于对子图像中包含的滚动轴承前盖外圈的内边缘和外边缘进行圆拟合，根据内边缘拟合圆和外边缘拟合圆确定滚动轴承前盖外圈区域；
并将确定的滚动轴承前盖外圈区域图像发送给图像转换模块；
所述图像转换模块用于将滚动轴承前盖外圈区域图像转换为长方形图像，并将长方形图像发送给故障识别模块；
故障识别模块用于对长方形图像进行处理，以对滚动轴承前盖外圈区域图像进行故障识别；
所述图像预处理模块的工作过程为：
步骤1、采用边缘检测Canny算子对子图像中的滚动轴承前盖外圈进行边缘检测，提取出滚动轴承前盖外圈的内边缘像素点以及外边缘像素点；
步骤2、对提取出的内边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的内边缘的初始拟合圆O1，对提取出的外边缘像素点进行圆拟合，得到滚动轴承前盖外圈的外边缘的初始拟合圆O2；
步骤3、设内边缘的初始拟合圆O1的圆心坐标为(i’,j’)、半径为R’；将内边缘初始拟合圆O1分成三个等份，分别记为第1等份、第2等份和第3等份；
步骤4、统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第1等份所对应的圆弧上的个数S1，将O1的第1等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P1，计算出S1与P1的比值S1/P1；
同理，统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第2等份所对应的圆弧上的个数S2，将O1的第2等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P2，计算出S2与P2的比值S2/P2；统计提取出的内边缘像素点出现在O1的第3等份所对应的圆弧上的个数S3，将O1的第3等份所对应的圆弧上包含的像素点总数记为P3，计算出S3与P3的比值S3/P3；
比较S1/P1、S2/P2与S3/P3的大小，选取出最大的比值所对应的等份；
步骤5、从选取出的等份之外的、其它两个等份中，各选取出一个内边缘像素点，选取出的内边缘像素点在对应等份的圆心角所覆盖的区域内；
将选取出的内边缘像素点与选取出等份的圆心角所覆盖区域内的内边缘像素点进行圆拟合，得到拟合圆的半径为R0、圆心坐标为(i0,j0)；
直至选取出的内边缘像素点遍历完其它的两个等份，得到一系列拟合圆的半径组成的数组[R0,R1,R2,R3,R4......]，一系列拟合圆的圆心坐标组成的数组[(i0,j0),(i1,j1),(i2,j2),(i3,j4),......]；
步骤6、利用半径数据在175-185之间的数据对圆心位置进行投票，筛选出获得票数最多的圆心位置作为最终的内边缘拟合圆的圆心位置，将筛选出的圆心位置所对应的最多的半径数据作为最终的内边缘拟合圆的半径，获得最终的内边缘拟合圆；
步骤7、对于外边缘的初始拟合圆O2，重复步骤3至步骤6的过程，获得最终的外边缘拟合圆；
步骤8、将最终的内边缘拟合圆与最终的外边缘拟合圆之间的区域作为滚动轴承前盖外圈区域。
6.根据权利要求5所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，其特征在于，所述图像转换模块的工作过程为：
对于滚动轴承前盖外圈区域图像上的任一点P(i,j)，图像坐标(i,j)和世界坐标(x,y)存在如下变换关系：
x＝j–R，y＝R-i
其中，R是最终的外边缘拟合圆的半径；
半径方向的长度缩放因子delta_r＝M/R，圆周方向的角度因子为delta_t＝2π/N；其中，M和N分别是长方形图像中像素点的行数和列数；
在滚动轴承前盖外圈区域图像上，点P(i,j)的半径长度为r＝sqrt(xx+yy)，角度theta＝arctan(y/x)，则点P(i,j)在长方形图像上对应的行数为r/delta_r，对应的列数为theta/delta_t；按照滚动轴承前盖外圈区域图像上的点与长方形图像上的点的位置对应关系，将滚动轴承前盖外圈区域图像上的点分别转换到长方形图像上，即转换为长方形图像。
7.根据权利要求6所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，其特征在于，所述故障识别模块的工作过程为：
步骤1)新建一张灰度值为0的纯色图像，获取长方形图像中任意一行的各个像素位置的灰度值，并将获取的灰度值在纯色图像中绘制，获得绘制图像；
步骤2)对获得的绘制图像进行形态学处理后，获得处理后图像；若处理后图像中凹陷处的外接矩形的高度大于等于破损区域设定的高度值，则凹陷处对应的像素点发生滚动轴承前盖外圈破损故障；
步骤3)遍历长方形图像中的每一行，重复执行步骤1)至步骤2)的过程，获得故障在长方形图像中所对应的位置，并对长方形图像进行反变换，获得故障在滚动轴承前盖外圈区域图像中的具体位置。
8.根据权利要求7所述的一种滚动轴承前盖外圈破损故障识别系统，其特征在于，所述破损区域设定的高度值为50像素。
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