【摘 要】
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铁路运输具有运输能力大,运输速度快,运输距离远,运输成本低和受天气条件影响小等特点。铁路运输的发展程度是一个国家经济发展和社会进步的重要指标。根据我国铁路相关管理
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铁路运输具有运输能力大,运输速度快,运输距离远,运输成本低和受天气条件影响小等特点。铁路运输的发展程度是一个国家经济发展和社会进步的重要指标。根据我国铁路相关管理部门的要求,铁路客、货运列车使用的双列圆锥滚子轴承在制造、检验、运行和维修等所有环节都要利用其唯一的工件号进行全程质量溯源。在轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号,识别精度差且工作效率低。本文提出了一种基于机器视觉的轴承工件号识别系统。该系统由工业相机、远心镜头、滤光片、LED光源和工控机等部分组成。识别过程分为图像采集、图像预处理、图像定位、图像分割、字符识别和工件号输出等环节。图像采集环节负责为系统获取原始黑白图像。图像预处理环节负责检测、提取图像感兴趣区域并存储。图像定位环节负责准确定位字符位置。图像分割环节负责将定位后的多个字符分割。字符识别是轴承工件号识别的最重要环节,其识别结果直接决定了轴承工件号识别系统的好坏。本文采用人工神经网络和支持向量机的算法对轴承工件号字符进行了有效识别。轴承工件号识别是一个实时性、鲁棒性和准确性要求较高的系统,本文提出的方案在最大程度上满足了以上系统要求。在实验室环境下,对8个双列圆锥滚子轴承进行综合环境测试,本文提出的解决方案,系统响应速度快,字符识别率高(95%),系统运行稳定(连续运行48小时无故障),具有较大的应用前景。
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