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恭喜中国石油大学(华东)于连栋获国家专利权

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龙图腾网恭喜中国石油大学(华东)申请的专利一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115272204B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210837492.4,技术领域涉及:G06T7/00;该发明授权一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法是由于连栋;周慧敏;贾华坤;高荣科;陆洋;陈孝喆;陈晨设计研发完成,并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法在说明书摘要公布了:本发明公开一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法,使用工业相机配合工业镜头、同轴光源采集轴承图像,获取轴承表面图像数据集;使用霍夫变换提取感兴趣区域;使用极坐标变换将轴承圆环图像展开为矩形,分布在圆环上的字符转换为横向分布;搭建轴承表面划痕检测网络模型,基于YOLOv5网络模型进行改进,网络中加入卷积注意力机制,位置回归损失函数采用EIoU损失,检测头使用解耦头部,检测框预测回归参数使用无锚机制;使用PaddleOCR网络模型,训练字符识别网络。本发明有效提高了程序运行效率,降低了轴承表面划痕检测误检率,提高了划痕检测召回率。

本发明授权一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于机器视觉的轴承表面划痕检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:使用工业相机配合工业镜头、同轴光源采集轴承图像,获取轴承表面图像数据集;步骤2:提取图像感兴趣区域,获得轴承圆环图像,对图像进行数据标注,制作划痕检测数据集;所述的步骤2中,所述提取图像感兴趣区域,获得轴承圆环图像具体步骤为:使用基于梯度的霍夫变换检测圆环,具体为使用二次霍夫梯度法检测图像中的同心圆,包括:第一次霍夫梯度检测:将彩RGB图像转换为灰度图像,使用Canny边缘检测算子得到边缘图像信息,同时得到各像素点的梯度信息;通过霍夫变换在参数空间进行梯度方向的累加,累加的局部峰值即为圆心;再次遍历所有边缘点,通过累加局部半径峰值,确定圆的较小半径r1;第二次霍夫梯度检测:已知第一次霍夫检测的半径为r1,将半径为r1+10的圆内像素值全部设为0,再次进行霍夫变换得到较大圆的半径r2;至此,两个同心圆检出,中间圆环区域即为图像感兴趣区域;步骤3:将轴承圆环图像展开为矩形,分布在圆环上的字符转换为横向分布,制作字符识别数据集;步骤4:搭建轴承表面划痕检测网络模型,使用步骤2划痕检测数据集进行划痕检测网络模型的训练;所述的步骤4中,所述轴承表面划痕检测网络模型的搭建包括:基于YOLOv5的目标检测网络模型进行改进:在骨干网络后、瓶颈层前加入卷积注意力机制-CBAM模块,所述目标检测网络的位置回归损失函数采用EIoU损失,检测头使用解耦头部,检测框预测回归参数使用无锚机制;所述的目标检测网络采用EIOU损失函数,EIOU损失在CIOU损失上进行改进,将宽高比损失替换为宽高损失,EIOU损失函数公式为: 其中:IOU为预测框与真实框的交集与并集之比,ρb,bgt代表预测框与真实框中心点的欧氏距离,b代表预测框的中心点,bgt代表真实框的中心点,c代表刚好能包含预测框与真实框的最小外接矩形框对角线距离;ρw,wgt代表预测框宽与真实框宽的差值,w代表预测框的宽,wgt代表真实框的宽,Cw代表刚好能包含预测框与真实框最小外接矩形框的宽;ρh,hgt代表预测框高与真实框高的差值,h代表预测框的高,hgt代表真实框的高,Ch代表刚好能包含预测框与真实框最小外接矩形框的高;设定部分划痕为小目标,所述小目标为目标边界框的宽高与图像的宽高比值小于0.1,或者目标边界框面积与图像面积的比值小于0.03;将无锚框机制引入YOLOv5检测头中,并将目标分类预测、目标框位置参数预测、是否为目标置信度预测三者的耦合状态更改为解耦状态,三个检测头参数不共享;所述无锚机制为网络不预先设定Anchor模板,预测时直接生成预测矩形框四个参数,具体公式为:xcenter=cx+txycenter=cy+ty 其中xcenter,ycenter为预测框的中心点,cx,cy为预测框中心点所在网格左上角坐标,tx,ty为预测框中心点相对当前所在网格左上角点的偏移量,分别为预测框的宽度和高度;步骤5:使用步骤3字符识别数据集训练CRNN字符识别网络模型,基于PaddleOCR实现字符识别;步骤6:图像预测,若检测到轴承图像有划痕,则判定该轴承不合格,并将划痕位置可视化;若检测到轴承图像无划痕,则判定该轴承合格,并输出合格轴承的型号。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(华东),其通讯地址为:266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号中国石油大学;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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