赖松兆
( 闽西职业技术学院计算机系 福建龙岩 364021)
在轴承中的轴承钢球作为滚动元件起承载和传递的作用,直接影响轴承的工作性能。钢球的质量直接关系到轴承质量,钢球表面缺陷的轴承不仅其精度受到重大影响,而且使用寿命大大缩短,甚至发生机器故障。一个最重要指标来衡量轴承的质量就是钢球的质量,应用前必须进行严格的检测,决不能马虎。在轴承行业,钢球质量验收必须经过详细的表面缺陷检测,达到符合规定的高标准后,才能投入使用,由于更换有缺陷的钢球导致重大的财务损失,在制造阶段,企业试图筛选出有缺陷的部件。这样可使电机设备实现零故障运行,避免损失,降低维护成本。我国已经有学者对钢球表面缺陷检测问题进行研究并提出相应的解决方案,在理论和实践的不断尝试过程中,钢球表面缺陷检测技术主要有[1,2]:声发射法、光电检测法、涡流探伤法、超声波探伤法、地磁场检测法以及人工检测法,但在生产线中,应用这些方法检测钢球表面缺陷检测效率低。为了提高检查准确性,降低误报率,本文提出了基于粗糙集理论的钢球表面缺陷检测方法。
自动检测系统的红外(IR)成像技术的基础上已经发展到检测轴承钢球表面的缺陷,如点子、擦伤、烧伤、划伤、裂纹等缺陷,其中最具挑战性的任务是区分它们的缺陷的类型。笔者基于粗糙集理论的特征选择技术进行了探索,并用于提取特征向量,从而增加了检测精度,同时降低了计算的复杂性。……