基于图像处理的轴承滚道缺陷检测方法及系统

本发明涉及基于图像处理的轴承滚道缺陷检测，尤其涉及基于图像处理的轴承滚道缺陷检测方法及系统。

背景技术：

1、轴承是高端装备、轨道交通、新能源风电、通用机械领域应用最广泛的核心旋转支承部件，滚道作为轴承承载滚动体的核心工作面，其表面加工或服役过程中产生的裂纹、点蚀、压痕、擦伤等缺陷，会直接引发轴承运转振动加剧、疲劳寿命缩短，严重时可能导致整套装备停机甚至安全事故。随着下游领域对装备可靠性要求的持续提升，行业对轴承滚道缺陷检测的覆盖率、准确率、检测效率提出了更高要求，传统小比例抽检模式已无法覆盖全生命周期质量管控需求。

2、当前行业内两类主流检测方案各有明显局限，第一类是人工目视检测结合磁粉、渗透等传统无损检测方案，主要依靠检测人员在强光照射下直接观察滚道表面，或通过磁粉堆积、渗透液显色标记缺陷位置。这类方案应用时间最长，设备投入门槛低，对尺寸较大、目视可见的明显缺陷判定直观，但受人员视觉疲劳、经验水平差异影响大，检测结果一致性差，微米级早期疲劳微缺陷漏检率高，且磁粉、渗透检测需要经过涂覆、磁化、清洗、退磁等多道工序，检测效率低，检测介质残留可能对轴承装配面造成二次污染，无法匹配自动化生产线的快节拍全检需求。

3、第二类是传统固定参数机器视觉检测方案，通过工业相机采集滚道图像，采用全局固定阈值分割、单尺度边缘检测等传统图像处理算法提取缺陷区域，可实现无接触自动化检测，检测速度较人工模式有明显提升。但这类方案未考虑轴承滚道为高反光金属柱面结构的成像特性，同轴光源照射下会形成中心亮、边缘暗的梯度光照分布，滚道边缘暗区的缺陷对比度低易漏检，局部镜面反射形成的过曝高光区域易被误判为裂纹类缺陷；同时单尺度特征提取无法同时覆盖微米级点蚀到毫米级擦伤的全尺寸缺陷，易将正常磨削纹理、服役磨损纹理误判为缺陷，且算法参数固化，更换轴承型号、加工批次时需要人工反复调试阈值参数，适配性不足，在役轴承维修复检场景下的误检率居高不下。

4、随着轴承制造柔性化、运维智能化的发展，现有检测方案的精度、稳定性、适配性已难以覆盖新造轴承量产终检、在役轴承维修复检等多元场景需求，行业亟需更具通用性、鲁棒性的滚道缺陷检测技术，在实现自动化全检的同时保障检测准确率，降低运维调试成本。

技术实现思路

1、本发明提出的基于图像处理的轴承滚道缺陷检测方法及系统，以解决上述现有技术中提到的现有轴承滚道缺陷检测效率低、光照干扰下准确率差、场景适配成本高的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于图像处理的轴承滚道缺陷检测方法，包括如下步骤：

3、首先通过暗室环境下的同轴环形光源配合高分辨率工业相机，采集覆盖待检测轴承整圈滚道表面的序列图像，对序列图像进行去噪、畸变校正预处理，通过霍夫圆变换定位滚道的内外圆边界，裁切得到仅包含滚道曲面的待检测感兴趣区域；

4、随后构建与滚道曲率参数匹配的自适应光照校正模型，对感兴趣区域内的图像逐像素计算光照补偿量，校正柱面滚道反射带来的中心区域亮、边缘区域暗的梯度光照偏差，同步定位图像中存在的过曝饱和像素点，基于邻域灰度分布完成饱和区域的纹理修复，得到光照均匀的滚道纹理基准图像；

5、之后基于多尺度高斯差分算子对滚道纹理基准图像进行卷积运算，生成不同响应尺度下的纹理特征图，融合得到全尺度缺陷响应图，采用局部自适应阈值分割算法从全尺度缺陷响应图中提取所有疑似缺陷连通域，滤除连通域尺寸小于最小加工纹理周期的伪缺陷区域；

6、再提取每个保留的疑似缺陷连通域的几何形态特征、灰度分布特征和边缘梯度特征，将特征向量输入预训练完成的轻量型缺陷分类网络，输出每个疑似区域对应的缺陷类型判定结果，识别裂纹、点蚀、擦伤、压痕四类常见滚道缺陷；

7、最后结合待检测轴承的型号规格参数、缺陷的位置坐标与尺寸信息，匹配预设的轴承质量评判规则，生成包含缺陷分布、类型、等级的检测报告，完成轴承滚道的缺陷检测流程。

8、进一步的，自适应光照校正模型的构建过程为：

9、预先采集相同曲率参数的标准无缺陷轴承滚道在额定光照参数下的基准图像，沿滚道径向逐列统计平均灰度值，拟合得到灰度值随径向像素位置变化的光照衰减曲线，基于光照衰减曲线计算每个像素位置对应的光照补偿系数，逐像素调整感兴趣区域内的像素灰度值，将整幅滚道图像的灰度均值校正至统一基准区间。

10、进一步的，过曝饱和像素点的定位与修复过程为：

11、遍历感兴趣区域内的像素点，将灰度值达到相机量化上限的像素标记为饱和像素，以每个饱和像素为中心选取预设尺寸的邻域窗口，剔除窗口内的其他饱和像素后计算邻域有效像素的灰度加权均值，采用该均值替换对应饱和像素的灰度值，完成高光覆盖区域的纹理修复。

12、进一步的，多尺度高斯差分算子的卷积运算过程为：选取三个不同标准差的二维高斯核，分别对滚道纹理基准图像进行平滑卷积，得到三个不同平滑程度的基础纹理图像，将三个基础纹理图像两两做差得到三个尺度的差分响应图，根据不同尺度对各尺寸缺陷的响应灵敏度设置对应融合权重，加权融合得到全尺度缺陷响应图，覆盖从微米级点蚀到毫米级擦伤的全尺寸缺陷响应范围。

13、进一步的，局部自适应阈值分割算法的执行过程为：以全尺度缺陷响应图中每个像素为中心，选取与滚道加工纹理周期匹配的滑动窗口，计算窗口内的响应值均值与标准差，将均值与k倍标准差的和作为该像素位置的分割阈值，响应值高于阈值的像素标记为疑似缺陷像素，对相邻的疑似缺陷像素进行连通域标记，剔除连通域面积小于单个加工纹理单元面积的伪缺陷区域。

14、进一步的，轻量型缺陷分类网络的训练过程为：采集不同加工批次、不同规格轴承的滚道缺陷样本，对样本进行随机旋转、灰度微调、噪声注入的数据增强处理，采用知识蒸馏训练策略，以高精度残差网络作为教师网络，将教师网络提取的缺陷特征知识迁移到通道数剪枝后的轻量型学生网络，训练完成的学生网络作为部署用的缺陷分类网络。

15、进一步的，缺陷等级评估过程为：针对每个识别出的缺陷，计算缺陷的最大径向延展尺寸、轴向延展长度、缺陷边缘距离滚道有效承载面的最小距离，结合缺陷类型对应的质量影响权重，匹配对应型号轴承的质量验收标准，将轴承检测结果划分为合格、可返工修复、报废三个等级，在检测报告中标注每个缺陷的具体位置与尺寸参数，支撑后续生产环节的质量溯源。

16、进一步的，一种基于图像处理的轴承滚道缺陷检测系统，用于实现所述的缺陷检测方法，包括：

17、密闭暗箱采集模块内部设置同轴环形光源、高分辨率工业相机和可调节轴承夹持载台，用于为轴承滚道图像采集提供无环境杂光干扰的成像环境，采集覆盖整圈滚道的高清晰序列图像并传输至边缘计算处理模块；

18、边缘计算处理模块用于执行所述的基于图像处理的轴承滚道缺陷检测方法的步骤，完成滚道图像预处理、光照校正、疑似缺陷提取、缺陷分类与等级评估的全流程运算；

19、人机交互模块用于设置检测参数、展示实时检测结果、导出标准化检测报告，同时对接生产线的自动分选设备，根据检测结果输出对应的分选控制信号。

20、进一步的，所述可调节轴承夹持载台配套设置高精度伺服旋转机构和三爪自定心卡盘，可根据待检测轴承的内径、外径尺寸调整卡爪的夹持行程，带动轴承以恒定角速度旋转，配合工业相机的固定帧率触发采集，保证相邻帧图像的滚道区域存在设定比例的重叠度，实现整圈滚道的无盲区、无重复采集。

21、进一步的，所述边缘计算处理模块还设置有模型自更新单元，用于存储检测过程中经人工复核修正的误检、漏检样本，当累计样本量达到设定阈值时，自动启动缺陷分类网络的增量微调训练，将更新后的模型参数替换原有推理模型。

22、与现有的技术相比，本发明的有益效果是：

23、本发明通过构建杂光隔离的标准化成像环境，配合从序列图像采集、预处理、缺陷识别到质量判定的全流程自动化图像处理链路，实现轴承滚道缺陷的无接触式全流程检测，检测过程无需涂覆磁粉、渗透液等额外检测介质，无需人工参与目视判定环节，有效解决了现有技术中人工及传统无损检测模式效率偏低、检测结果受人员状态与经验影响一致性差、检测介质残留易引发轴承工作面二次污染的缺陷，可适配自动化生产线快节拍全检需求，消除人工长时间作业疲劳、判定标准不统一带来的漏检、误判问题。

24、本发明通过构建与滚道曲率参数匹配的自适应光照校正模型，配合过曝饱和像素邻域纹理修复、多尺度高斯差分算子加权融合的缺陷响应逻辑，可消除高反光柱面滚道成像过程中普遍存在的中心亮边缘暗的径向光照梯度差，修复局部镜面反射形成的过曝区域纹理，同时覆盖不同尺寸缺陷的特征响应范围，有效解决了现有技术中光照不均导致滚道边缘暗区小缺陷漏检、高光区域边缘易被误判为裂纹、单尺度特征提取无法兼顾全尺寸缺陷识别的缺陷，大幅提升微弱早期缺陷的检出能力，降低正常加工纹理引发的伪缺陷触发概率。

25、本发明通过采用知识蒸馏训练的轻量型缺陷分类网络，配合可动态匹配纹理周期的局部自适应阈值分割逻辑、支持误漏检样本积累自动迭代的模型自更新单元，无需专业技术人员反复手动调试阈值参数即可适配不同规格、不同加工批次、不同服役状态的轴承滚道纹理特征，有效解决了现有技术中算法参数固化、换型调试成本高、在役轴承磨损纹理易引发大量误报的缺陷，降低系统部署运维的人工成本，在复杂工业场景下的算法鲁棒性更强。