基于图像技术的齿面失效形式检测方法的研究

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2014.06.040

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基于图像技术的齿面失效形式检测方法的研究

更新时间：2025-04-03

- 基于图像技术的齿面失效形式检测方法的研究
- Vol. 38, Issue 6, Pages: 26-29(2014)
- 作者机构：
  
  河南机电高等专科学校机电工程系
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2014.06.040
  CLC： TP391.41
- Published：2014
- 稿件说明：
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[1]程鹏飞,徐永新.基于图像技术的齿面失效形式检测方法的研究[J].机械传动,2014,38(06):26-29.

[J]. 2014, 38(6): 26-29.
[1]程鹏飞,徐永新.基于图像技术的齿面失效形式检测方法的研究[J].机械传动,2014,38(06):26-29. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2014.06.040.

[J]. 2014, 38(6): 26-29. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2014.06.040.

摘要

针对齿面的主要失效形式对其图像特征的提取技术进行了研究。根据两种不同的失效形式的图像表现

提取了缺陷面积比作为特征值

利用灰度共生矩阵提取了对比度作为图像特征

根据图像的形态特征提取出了偏心率和圆形度作为特征值。并且利用模糊近邻域法建立了模式识别的数学模型

并进行了实验验证

实验效果比较理想。

Abstract

Aiming at the main failure form of fear face

its image characteristics of extraction technology is studied.According to two different kinds of defects in the form of image

the defect area is extracted as the eigenvalue.By using gray level co-occurrence matrix

the contrast is extracted as the image characteristic

according to the morphological characteristic of the image

the eccentricity and the circular degree is extracted as eigenvalue.By using the fuzzy neighbor domain method

the mathematics model of pattern recognition is established

the experimental verification is carried out

the experimental effect is ideal.

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