CN114791266B - 一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 - Google Patents
一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114791266B CN114791266B CN202210219867.0A CN202210219867A CN114791266B CN 114791266 B CN114791266 B CN 114791266B CN 202210219867 A CN202210219867 A CN 202210219867A CN 114791266 B CN114791266 B CN 114791266B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- contact ball
- ball bearing
- point contact
- inner ring
- workpiece
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 8
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 8
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims 1
- 238000011022 operating instruction Methods 0.000 claims 1
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 13
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 4
- 238000003754 machining Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013524 data verification Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/08—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring diameters
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
- G06F18/241—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches
- G06F18/2411—Classification techniques relating to the classification model, e.g. parametric or non-parametric approaches based on the proximity to a decision surface, e.g. support vector machines
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Abstract
本发明涉及—种新型四点接触球轴承滚道测量系统,其包括:承载结构;第一位置校准结构;第二位置校准结构;检测组件,其用于对每一空间位置对应的待测四点接触球轴承内圈进行扫描以获取对应的图像;以及控制器,其用于确认待测四点接触球轴承内圈装配到位后,识别出当前待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息后,确定与所述工件身份信息相匹配的的空间坐标调整操作指令集合;并在确认检测组件已完成前一空间坐标调整操作指令的图像扫描工作并合格后依次下发下一空间坐标调整操作指令;还用于对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果。本发明其无需人工操作,有效提高了检测效率并能够进行实时结果分析处理。
Description
技术领域
本发明涉及轴承设技术领域,尤其涉及—种新型四点接触球轴承滚道测量系统。
背景技术
目前,四点接触球轴承半内圈沟道直径的测量方法轴承行业上普遍采用的方法是:如附图1a所示:通过标记轴承沟道直径的轴向位置点h,然后人工利用径向直径测量仪器对接触点的位置处进行直径测量。这种测量方法的优点是简单方便,但是由于四点接触球轴承内圈沟道的圆心与窄端面不在一个截面上,如图1b所示,这两个截面在设计上是有偏心位置Wi,而且这个偏心加工过程当中是存在公差的,测量沟道尺寸公差时候,由于偏心位置Wi加工时存在实际的公差,因此导致按图1a测量沟道尺寸di测量值存在不准确性;另外在轴承的测量沟道时轴承的测量点并不是一个尖点,而是一个球头如图1c所示,这个球头与沟道的接触是相切的,这个相切点并不是仪器测量点的最大值,因此存在着一定的测量误差δ。但是四点接触球轴承装配过程中合套游隙的准确性与半内圈沟道直径的测量值的准确性有着直接的关系。
因此,如何有效规避现有内圈沟道直径测量过程中的误差问题,成为本案所要研究的重点。
发明内容
基于此目的,本申请特提出了—种新型四点接触球轴承滚道测量系统以解决上述问题。
—种新型四点接触球轴承滚道测量系统,其特征在于,包括:
承载结构,其用于夹持并固定待测四点接触球轴承内圈,并可在多自由度上移动;
第一位置校准结构,其用于调整所述承载结构的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行空间位置调整操作;
第二位置校准结构,其用于调整检测组件的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈当前空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行多次空间位置调整操作;
检测组件,其用于对每一空间位置对应的待测四点接触球轴承内圈进行扫描以获取对应的图像;
以及控制器,其用于确认待测四点接触球轴承内圈装配到位后,识别出当前待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息后,确定与所述工件身份信息相匹配的空间坐标调整操作指令集合;并在确认检测组件已完成前一空间坐标调整操作指令的图像扫描工作并合格后依次下发下一空间坐标调整操作指令;该控制器还用于对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果。
可选的,在其中一个实施例中,所述待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息包括:工件尺寸参数信息以及工件加工信息。
可选的,在其中一个实施例中,所述控制器通过预置的工件身份识别策略确定与所述工件身份信息相匹配的的空间坐标调整操作指令集合,其具体包括:
S11、确定工件身份信息后,基于第一位置校准结构的原始位置信息以及待测四点接触球轴承内圈的工件尺寸参数信息创建三维空间模拟模型;
S12、以三维空间模拟模型为布局中心,生成多个检测位置布局数据以确定出各个空间坐标调整操作指令对应的坐标位置信息。
可选的,在其中一个实施例中,所述控制器通过预置的关键点特征提取策略对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果,其具体包括:
S21、获取每一图像数据中所对应的局部特征图像;
S22、提取局部特征图像的局部强化特征,并基于所提取的局部强化特征获取带有局部特征约束的子图像;
S23、基于给定阈值对所述子图像进行分类以确定对应的关键点特征的分类标签;
S24、统计分析所述分类标签并输出相应的轴承滚道测量结果。
实施本发明实施例,将具有如下有益效果:
采用了上述技术方案之后,本发明可准确地测出所需测量的内圈尺寸,在测量过程中不伤及内圈表面,有效保证了所检产品在本级检测后不会影响下一级检查,保证了生产进度以及实验进度。其无需人工操作,有效提高了检测效率并能够进行实时结果分析处理。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
其中:
图1a-图1c为现有技术中四点接触球轴承半内圈沟道直径的测量方法中所需确定的位置点示意图;
图2为一个实施例中所述优化系统对应的结构示意框架图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
除非另有定义,本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的,不是旨在限制本发明。可以理解,本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件,但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个元件与另一个元件区分。举例来说,在不脱离本申请的范围的情况下,可以将第一元件称为第二元件,且类似地,可将第二元件为第一元件。第一元件和第二元件两者都是元件,但其不是同一元件。
申请人在四点接触球轴承日常生产设计环节,发现部分轴承成品在反复的运转或者实验中存在损耗超过同期产品的问题,经过长时间的调查分析检查后发现,其中一个元素就是内圈在游隙分选过程存在一定的问题,统计分析后先其中一个主要诱因是内圈沟道直径测量过程中的误差问题所造成的;另一个则是测量过程,检测测量仪器直接对内圈表面所造成的划伤(检测测量仪器测量时表点和压点对内滚道的单位压力很大,且其材质硬度比轴承钢高,所以测量时造成了一定的微小划痕,存在划痕使得其在高速旋转时有振感即振动波动值大),其特别体现在精密轴承产品等。
为了避免上述问题的出现,在本实施例中,特提出了—种新型四点接触球轴承滚道测量系统,如图2所示,该测量系统,其特征在于,包括:
承载结构,其用于夹持并固定待测四点接触球轴承内圈,并可在多自由度上移动;
第一位置校准结构,其用于调整所述承载结构的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行空间位置调整操作;
第二位置校准结构,其用于调整检测组件的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈当前空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行多次空间位置调整操作;
检测组件,其用于对每一空间位置对应的待测四点接触球轴承内圈进行扫描以获取对应的图像;
以及控制器,其用于确认待测四点接触球轴承内圈装配到位后,识别出当前待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息后,确定与所述工件身份信息相匹配的空间坐标调整操作指令集合;并在确认检测组件已完成前一空间坐标调整操作指令的图像扫描工作并合格后依次下发下一空间坐标调整操作指令;该控制器还用于对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果。
基于上述内容可知,本案通过承载结构、第一位置校准结构、第二位置校准结构、检测组件以及控制器形成全自动化、非接触式的检测机构,有效降低人工误差的同时避免了测量点与面接触的划伤问题。因此能够使使用者操作简便,测量误差小且稳定,极大地非必要的检测损伤。
在一些具体的实施例中,所述待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息包括:工件尺寸参数信息以及工件加工信息;其中,所述工件尺寸参数信息包括标准内径、标准外径、标准滚道宽度、标准动静载荷等等;所述工件加工信息包括加工人员录入的加工时间、操作员信息等。
在一些具体的实施例中,当前待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息的识别方式可以通过人工输入到轴承加工管理数据库内并赋予唯一数据验证码进行身份识别;也可以优选在待测四点接触球轴承内圈表面放置可移除的身份识别码贴,以供检测者通过扫描该身份识别码自数据库内调取待测四点接触球轴承内圈身份信息以及尺寸参数信息。
在一些具体的实施例中,所述承载结构包括夹持组件以及固定组件,所述固定组件用于将夹持组件固定在第一位置校准结构上,所述夹持组件采用具有柔性接触面的机械手对待测四点接触球轴承内圈进行夹持操作。优选的,所述夹持组件包括三自由度的悬臂系统,以实现多自由度上移动操作。
在一些具体的实施例中,所述第一位置校准结构可以单独设置,也可以集成在所述悬臂系统上,通过悬臂系统直接实现位置调整。
在一些具体的实施例中,所述第二位置校准结构包括支架、云台结构;所述云台结构置于所述支架上,并能够基于位置调整操作指令调整其与第一位置校准结构的空间位置关系并获取当前状态下对应的空间位置信息。
在一些具体的实施例中,所述检测组件,其用于对每一空间位置对应的待测四点接触球轴承内圈进行扫描以获取对应的图像;具体的,其包括视觉摄像头以获取当前间位置对应的待测四点接触球轴承内圈图像。
在一些具体的实施例中,所述控制器通过预置的工件身份识别策略确定与所述工件身份信息相匹配的的空间坐标调整操作指令集合,其具体包括:
S11、确定工件身份信息后,基于第一位置校准结构的原始位置信息以及待测四点接触球轴承内圈的工件尺寸参数信息创建三维空间模拟模型;
S12、以三维空间模拟模型为布局中心,生成多个检测位置布局数据以确定出各个空间坐标调整操作指令对应的坐标位置信息。
在一些更具体的实施例中,在S11中,基于第一位置校准结构的原始位置信息以及待测四点接触球轴承内圈的工件尺寸参数信息创建三维空间模拟模型的具体过程包括:
获取第一位置校准结构的原始位置信息,其包括横向自由度R,纵向自由度Z,待测四点接触球轴承内圈的工件尺寸参数信息,所述该工件的三维几何信息即三维点P1,…P j ,j范围是[1,n],其中n为三维空间模型点数,
对应的三维空间模型的姿态计算公式为
在一些更具体的实施例中,在S12中,以三维空间模拟模型为布局中心,生成多个检测位置布局数据以确定出各个空间坐标调整操作指令对应的坐标位置信息的具体过程包括:
基于前述识别出的工件身份信息,获取与该工件身份信息对应的检测位置布局数据(在集合中预置的布局参数表,具体布局特征与该身份信息对应的轴承内圈相关区域的基本几何特征的采集位置需求形成配置关系),并确定出对应的空间坐标调整操作指令执行相应的操作,如设定检测位置布局数据,可以表示为,n为三维空间模型点数,则对应的坐标位置信息矩阵可以表示为下式
在一些具体的实施例中,所述控制器通过预置的关键点特征提取策略对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果,其具体包括:
S21、获取每一图像数据所对应的局部特征图像;
S22、提取局部特征图像的局部强化特征,并基于所提取的局部强化特征获取带有局部特征约束的子图像;
S23、基于给定阈值对所述子图像进行分类以确定对应的关键点特征的分类标签;
S24、统计分析所述分类标签并输出相应的轴承滚道测量结果。
进一步优选的,所述关键点特征即为轴承内圈相关区域的基本几何特征,例如长度测量特征、圆测量特征、角度测量特征、线弧测量特征等;通过本系统可以在获取滚道测量结果的同时,一并确认出其他轴承内圈尺寸参数,每一种关键点特征均配置对应的阈值参数。
进一步优选的,在S21中,每一图像数据是指按照各个布局检测位置,在同一检测位置获取多张图像,经去噪处理后作为局部特征图像集合S;所述去噪处理包括提取局部图像信息(去除图片背景、以及空间网格划分处理等),其表示为局部图像信息S=[S1、S2······Sm],m表示图像个数;
进一步优选的,在S22中,根据局部特征图像集合S中所有图像对应的局部特征提取局部特征图像的局部特征,并基于所提取的局部特征获取带有局部特征约束的子图像;可采用SIFT算法获取对应的特征向量,如基于局部特征图像集合S中所有图像构建对应的DOG尺度空间后,基于相邻上下两层图像相减,得到高斯差分图像以形成高斯金字塔(每一层的高斯加权参数σ均不同)以保证提取的图像在任何尺度都能有对应的特征点;随后进行极值检测获取前述DoG空间的局部极值点即搜索和定位关键点/特征点,并进行曲线拟合,进而获得精确的关键点的位置和尺度信息;最后获取带有局部特征约束的子图像/特征向量;由于特征向量但包括关键点还要包括其周围对其有贡献的像素点,因为采用双线性插值方法防止在定义特征采样区域时因旋转图像出现白点问题,同时以前述关键点为中心,在附近领域内旋转给定的θ角,然后计算采样区域的梯度直方图,形成n维SIFT特征矢量,并进行归一化处理。
进一步优选的,在S23中,基于给定阈值对所述子图像进行分类以确定对应的关键点特征的分类标签;如采用SVM分类方法获取对应的关键点特征的分类标签形成SVM分类器以获取每幅图像的分类决策值,并基于给定的阈值,输出分类结果。
进一步优选的,在S24中,统计分析所述分类标签并输出相应的轴承滚道测量结果;具体包括确定每一类标签对应的分类决策值与阈值之差是否均在允许误差范围内,是则输出分类结果-合格并获取轴承滚道测量结果(一般采用预存的点Hough变换的圆形图像亚像素检测算法对局部图像信息进行边缘测量)后输出,否则输出超限的分类标签对应的分类结果,如长度测量特征超限以便于工作人员查看误差原因。
另,所述系统还包括执行结构,其用于在控制器获取测量结果后,基于测量结果执行操作命令以分选出合格产品与不合格产品。优选的,该执行结构包括机械手机构。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (4)
1.—种四点接触球轴承滚道测量系统,其特征在于,包括:
承载结构,其用于夹持并固定待测四点接触球轴承内圈,并可在多自由度上移动;
第一位置校准结构,其用于调整所述承载结构的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行空间位置调整操作;
第二位置校准结构,其用于调整检测组件的空间位置以进行原始位置校准,并向控制器反馈当前空间位置信息,并实时按照控制器下发的调整指令进行多次空间位置调整操作;
检测组件,其用于对每一空间位置对应的待测四点接触球轴承内圈进行扫描以获取对应的图像;
以及控制器,其用于确认待测四点接触球轴承内圈装配到位后,识别出当前待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息后,确定与所述工件身份信息相匹配的空间坐标调整操作指令集合;并在确认检测组件已完成前一空间坐标调整操作指令的图像扫描工作并合格后依次下发下一空间坐标调整操作指令;该控制器还用于对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果;所述控制器通过预置的关键点特征提取策略对每一检测组件所采集到的图像进行关键点特征提取并输出相应的轴承滚道测量结果,其具体包括:
S21、获取每一图像数据所对应的局部特征图像;
S22、提取局部特征图像的局部强化特征,并基于所提取的局部强化特征获取带有局部特征约束的子图像;
S23、基于给定阈值对所述子图像进行分类以确定对应的关键点特征的分类标签;
S24、统计分析所述分类标签并输出相应的轴承滚道测量结果。
2.根据权利要求1所述的—种四点接触球轴承滚道测量系统,其特征在于,所述待测四点接触球轴承内圈的工件身份信息包括:工件尺寸参数信息以及工件加工信息。
3.根据权利要求1所述的—种四点接触球轴承滚道测量系统,其特征在于,所述控制器通过预置的工件身份识别策略确定与所述工件身份信息相匹配的空间坐标调整操作指令集合,其具体包括:
S11、确定工件身份信息后,基于第一位置校准结构的原始位置信息以及待测四点接触球轴承内圈的工件尺寸参数信息创建三维空间模拟模型;
S12、以三维空间模拟模型为布局中心,生成多个检测位置布局数据以确定出各个空间坐标调整操作指令对应的坐标位置信息。
4.根据权利要求1所述的—种四点接触球轴承滚道测量系统,其特征在于,
所述系统还包括执行结构,其用于在控制器获取测量结果后,基于测量结果执行操作命令以分选出合格产品与不合格产品。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210219867.0A CN114791266B (zh) | 2022-03-08 | 2022-03-08 | 一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210219867.0A CN114791266B (zh) | 2022-03-08 | 2022-03-08 | 一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114791266A CN114791266A (zh) | 2022-07-26 |
CN114791266B true CN114791266B (zh) | 2023-01-17 |
Family
ID=82459332
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210219867.0A Active CN114791266B (zh) | 2022-03-08 | 2022-03-08 | 一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114791266B (zh) |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0312106U (zh) * | 1989-06-21 | 1991-02-07 | ||
JP2015055490A (ja) * | 2013-09-10 | 2015-03-23 | 株式会社ジェイテクト | 球体位置計測方法および球体位置計測装置 |
JP6520593B2 (ja) * | 2015-09-14 | 2019-05-29 | 日本精工株式会社 | 差幅測定マスター、及びこれを用いたアンギュラ玉軸受用軌道輪の軸方向位置測定装置、アンギュラ玉軸受用軌道輪の軸方向位置測定方法、並びにアンギュラ玉軸受の製造方法 |
CN105203052A (zh) * | 2015-11-12 | 2015-12-30 | 中航工业哈尔滨轴承有限公司 | 非接触式复合专用轴承测试仪 |
JP6746968B2 (ja) * | 2016-03-09 | 2020-08-26 | 株式会社ジェイテクト | ラジアルころ軸受のスキュー角度計測方法及びラジアルころ軸受のスキュー角度計測装置 |
CN110530272B (zh) * | 2019-10-09 | 2021-02-12 | 河南科技大学 | 角接触球轴承内圈沟道位置的非接触测量装置及测量方法 |
CN112308832B (zh) * | 2020-10-29 | 2022-07-22 | 常熟理工学院 | 一种基于机器视觉的轴承质量检测方法 |
CN113465549B (zh) * | 2021-06-30 | 2023-04-25 | 北华航天工业学院 | 基于视觉的无标记点轴承保持架接触角测量系统及方法 |
-
2022
- 2022-03-08 CN CN202210219867.0A patent/CN114791266B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114791266A (zh) | 2022-07-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111062915B (zh) | 一种基于改进YOLOv3模型的实时钢管缺陷检测方法 | |
CN108917593B (zh) | 一种基于待测工件基元组态的智能测量系统及方法 | |
JP7133283B2 (ja) | ビジョンシステムで画像内のプローブを効率的に採点するためのシステム及び方法 | |
Pathak et al. | Framework for automated GD&T inspection using 3D scanner | |
CN101996398A (zh) | 用于晶圆对准的图像匹配方法及设备 | |
CN109270079B (zh) | 一种基于点云模型的工件表面缺陷精确检测方法 | |
CN101619964A (zh) | 一种基于工艺匹配的微小型结构件快速显微检测方法及装置 | |
CN113012098B (zh) | 一种基于bp神经网络的铁塔角钢冲孔缺陷检测方法 | |
CN112497219B (zh) | 一种基于目标检测和机器视觉的柱状工件分类定位方法 | |
US6718074B1 (en) | Method and apparatus for inspection for under-resolved features in digital images | |
CN116758067B (zh) | 基于特征匹配的金属结构件检测方法 | |
CN115937203A (zh) | 一种基于模板匹配的视觉检测方法、装置、设备及介质 | |
CN115690670A (zh) | 一种晶圆瑕疵智能识别方法和系统 | |
CN114863129A (zh) | 仪表数值分析方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113269234B (zh) | 一种基于目标检测的连接件装配检测方法和系统 | |
CN117085969B (zh) | 人工智能工业视觉检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114791266B (zh) | 一种新型四点接触球轴承滚道测量系统 | |
Ekambaram et al. | Identification of defects in casting products by using a convolutional neural network | |
CN109063738B (zh) | 一种压缩感知的陶瓷水阀片自动在线检测方法 | |
CN115908275A (zh) | 基于深度学习的热态环件轧制变形几何状态在线测量方法 | |
CN111189396B (zh) | 一种基于神经网络的增量绝对光栅尺的位移检测方法 | |
JP2008097309A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理プログラムを記録する記録媒体 | |
CN117291874B (zh) | 用于铜公测量的自动分中方法及其系统 | |
CN116343131B (zh) | 摄像机组智能监控预警方法、装置、设备及存储介质 | |
Li et al. | Lightweight Segmentation Neural Networks for Measuring Vickers Hardness |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |