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公开(公告)号:CN114387262A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210048417.X
申请日:2022-01-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/80 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于机器视觉的螺母定位检测方法、装置及系统,属于图像处理技术领域,采用Retinex算法对采集的待检测螺母图像进行图像增强,降低了大雾、阴暗等外部复杂环境对工件识别精度的影响;并使用深度霍夫变换对螺母六边形边缘直线检测,具备高效的上下文直线信息提取能力,不仅能取得更高的检测精度,同时也能极大地降低检测耗时;同时利用六边形约束法找到螺母中心点,提高了螺母中心的定位检测速度和精度。
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公开(公告)号:CN116106004A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202111321248.4
申请日:2021-11-09
Applicant: 河北建设集团股份有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开了一种基于同步提取变换的多源时频脊线提取方法,包括:获取齿轮箱时域振动信号;对时域振动信号进行变分模态分解滤波,得到特征模态分量时域振动信号;对特征模态分量时域振动信号进行同步提取变换时频分析;根据局部峰值搜索算法提取转轴转频、齿轮啮合频率时频脊线;基于多源脊线融合方法优化时频脊线,提取转频曲线;基于转频曲线对特征模态分量时域振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到转轴故障特征阶次。改善了频率突变情况且IF融合精度高,从阶次跟踪后信号阶次谱中得到故障特征阶次,改善了频率模糊现象,优化了轴承故障特征提取效果。
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