(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211186040.0 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 南通思诺船舶科技有限公司 地址 226000 江苏省南 通市海门区海门街 道上海路86 6号 (72)发明人 周湖　 (74)专利代理 机构 绍兴三人 行柯信知识产权代 理事务所(普通 合伙) 33495 专利代理师 朱亚飞 (51)Int.Cl. B07C 5/34(2006.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06V 10/28(2022.01) (54)发明名称 一种轴承缺陷分选方法 (57)摘要 本发明涉及数据处理技术领域， 具体涉及一 种轴承缺陷分选方法， 该方法通过应用电子设备 采集轴承倒角处的表面图像， 并对其进行相关的 计算和数据处理， 以达到对轴承缺陷进行分选的 目的， 具体包括： 通过可见光应用电子设备采集 待检测轴承倒角处的可见光表 面图像， 根据所采 集到的待检测轴承倒角处的表面图像进行相关 计算和数据处理， 得到待检测轴承倒角处的暗区 连通域灰度图中的各个暗区连通域的缺陷程度， 根据各个暗区连通域的缺陷程度， 判断待检测轴 承倒角处是否存在缺陷， 并对待检测轴承进行缺 陷分选。 本发 明利用图形识别以及相关的数据处 理技术， 解决了轴承缺陷分选准确性低的技术问 题， 提高了轴承缺陷分选的准确性、 鲁棒性和 效 率性。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115254674 A 2022.11.01 CN 115254674 A 1.一种轴承缺陷分选方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取待检测轴承倒角处的表面图像， 并对其进行灰度化数据处理， 进而得到待检测轴 承倒角处的灰度图像； 对待检测轴承倒角处的灰度图像进行数据处理， 确定 n个不同模糊半径对应的高斯模 糊图像； 根据n个高斯模糊图像和待检测轴承倒角处的灰度图像， 确定 n个高斯模糊图像对应的 差值二值图像， 并确定每 个差值二值图像中的各个暗区连通 域； 根据每个差值二值图像中的各个暗区连通域， 确定每个差值二值图像中的各个暗区连 通域内的中心点， 进 而确定每 个差值二值图像中的任意两个暗区连通 域中心点的距离； 获取每个差值二值图像中所有暗区连通域内亮点的个数， 根据每个差值二值图像 中的 所有暗区连通域内的亮点个数和任意两个暗区连通域中心点的距离， 确定每个差值二值图 像对应的区域完整程度； 根据每个差值二值图像对应的高斯模糊图像， 确定每个差值二值图像对应的高斯方差 值； 根据每个差值二值图像对应的区域完整程度和高斯方差值， 确定每个差值二值图像对 应的光照质量指标值， 进 而从n个差值二值图像中确定最佳差值 二值图像； 根据待检测轴 承倒角处 的灰度图像和最佳差值二值图像， 确定待检测轴 承倒角处 的暗 区连通域灰度图； 根据待检测轴承倒角处的暗区连通域灰度图和最佳差值二值图像对应的光照质量指 标值， 确定待检测轴承倒角处的暗区连通域灰度图中的各个暗区连通域的缺陷程度， 进而 判断待检测轴承倒角处是否存在缺陷， 从而对待检测轴承进行缺陷分选 。 2.根据权利要求1所述的一种轴 承缺陷分选方法， 其特征在于， 确定每个差值二值图像 的区域完整程度的步骤 包括： 根据每个差值二值图像中的任意两个暗区连通域中心点的距离， 确定每个差值二值图 像中的暗区连通 域中心点距离的平均值； 根据每个差值二值图像中的暗区连通域中心点距离的平均值和所有暗区连通域内亮 点的个数， 确定每 个差值二值图像的区域完整程度， 其计算公式为： 其中，W为每个差值二值 图像的区域完整程度， 为每个差值二值图像中的暗区连通域 中心点距离的平均值， M为每个差值二值图像中所有暗区连通域内亮点的个数， exp(  )为指 数函数。 3.根据权利要求1所述的一种轴 承缺陷分选方法， 其特征在于， 确定待检测轴 承倒角处 的连通域灰度图中的各个暗区连通 域的缺陷程度的步骤 包括： 根据待检测轴 承倒角处 的暗区连通域灰度图， 确定待检测轴承倒角处的暗区连通域灰 度图中的各个暗区连通 域的熵值； 获取各个暗区连通域内的灰度值占比绝对均匀时所对应的熵值， 使各个暗区连通域的 熵值与对应暗区连通域内的灰度值占比绝对均匀时所对应的熵值做差并取绝对值， 进而得 到待检测轴承倒角处的暗区连通 域灰度图中的各个暗区连通 域的灰度占比混乱程度；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115254674 A 2根据各个暗区连通域的灰度占比混乱程度、 最佳差值二值图像对应的光照质量指标 值， 确定待检测轴承倒角处的暗区连通 域灰度图中的各个暗区连通 域的缺陷程度。 4.根据权利要求1所述的一种轴 承缺陷分选方法， 其特征在于， 进而判断待检测轴承倒 角处是否存在缺陷的步骤 包括： 若待检测轴承倒角处的暗区连通域灰度图中的任意一个暗区连通域的缺陷程度大于 设定缺陷程度阈值， 则判定待检测轴承倒角处存在缺陷， 相反， 则判定待检测轴承倒角处不 存在缺陷。 5.根据权利要求1所述的一种轴承缺陷分选方法， 其特征在于， 确定 n个高斯模糊图像 对应的差值 二值图像的步骤 包括： 使n个高斯模糊图像的像素灰度减去待检测轴承倒角处 的灰度图像的像素灰度， 得到 n 个高斯模糊图像对应的差值图像； 根据n个高斯模糊图像对应的差值图像， 确定 n个高斯模糊图像对应的差值 二值图像。 6.根据权利要求1所述的一种轴承缺陷分选方法， 其特征在于， 进而从 n个差值二值图 像中确定最佳差值 二值图像的步骤 包括： 根据每个差值二值图像对应的光照质量指标值， 将最大的光照质量指标值对应的差值 二值图像作为 最佳差值 二值图像。 7.根据权利要求1所述的一种轴 承缺陷分选方法， 其特征在于， 确定待检测轴 承倒角处 的暗区连通 域灰度图的步骤 包括： 根据待检测轴 承倒角处 的灰度图像和最佳差值二值图像， 将最佳差值二值图像和待检 测轴承倒角处的灰度图像进行点乘运算， 进而得到待检测轴承倒角处的暗区连通域灰度 图。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115254674 A 3