公开(公告)号：CN117849069A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202310373673.0

申请日：2023-04-10

申请人： 浙江理工大学常山研究院有限公司 ,  浙江理工大学

发明人： 李俊峰 ,  潘海鹏 ,  李镇宇 ,  徐海涛 ,  李家乐

IPC分类号： G01N21/952 ,  G01N21/01 ,  G01B11/00

摘要： 本发明提供一种轴承套圈缺陷视觉检测装置，包括底板以及依次设置在底板上的第一图像采集单元、第二图像采集单元、第三图像采集单元、翻转单元、第四图像采集单元和筛选单元；第三图像采集单元包括用于采集轴承套圈的外环表面图像的第三图像采集模块、用于限位并旋转所述轴承套圈的下压旋转模块、以及第三调节模块；翻转单元包括用于夹持轴承套圈的夹持模块和用于旋转夹持模块的翻转模块；筛选单元包括用于升高和降低轴承套圈位置的升降模块、以及用于将轴承套圈推离升降模块的推送模块。本发明能够对轴承套圈进行内环表面、外环表面、上端面和下端面的全方面检测，提升轴承套圈检测效率，较好的适配于多种轴承套圈的图像采集与视觉检测。

公开(公告)号：CN116993668A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310739137.8

申请日：2023-06-21

申请人： 浙江理工大学 ,  浙江理工大学常山研究院有限公司

发明人： 李镇宇 ,  李俊峰 ,  潘海鹏 ,  徐海涛 ,  李家乐

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/10

摘要： 本发明涉及轴承检测技术领域，公开了一种基于改进YOLOv7的轴承表面缺陷可视化检测方法，过程包括采集轴承上端面和下端面的图像并发送至上位机，使用滑动窗口的分割方法将采集到的图像分割成一组小图片后输入轴承缺陷检测模型中进行缺陷检测。轴承缺陷检测模型为基于YOLOv7网络，将骨干网络中的第二个和第三个ELAN模块替换为全局上下文块，加强背景和前景之间的空间相关性；FPN和PAN的第一个的ELAN‑H均替换为密集连接的卷积网络，增强特征提取能力；在PAN层和Head层之间添加自适应空间特征融合模块解决检测中小目标容易丢失的问题。本发明可以满足轴承的工业现场检测要求。

公开(公告)号：CN116664941A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310670459.1

申请日：2023-06-07

申请人： 浙江理工大学 ,  浙江理工大学常山研究院有限公司

发明人： 万岩 ,  李俊峰 ,  潘海鹏 ,  李家乐 ,  徐海涛

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/24 ,  G06V10/54

摘要： 本发明提供一种轴承套圈表面缺陷视觉检测方法，包括以下步骤：构建用于对轴承套圈图像进行目标检测和分类的AS‑YOLOv7算法模型，AS‑YOLOv7算法模型包括主干网络单元、颈部网络单元、检测头单元；主干网络单元设有RFL模块，RFL模块位于主干网络单元末尾，RFL模块包括ECA‑Net模块、RepLKNet模块和CBS模块，ECA‑Net模块和RepLKNet模块并行设置后再与CBS模块串行设置；检测头单元设有SDL模块；按照设定参数通过数据集对AS‑YOLOv7算法模型进行多轮训练；将被测轴承套圈图像输入到训练完毕的AS‑YOLOv7算法模型中，输出被测轴承套圈的表面缺陷检测结果。

公开(公告)号：CN116645328A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310454335.X

申请日：2023-04-25

申请人： 浙江理工大学 ,  浙江理工大学常山研究院有限公司

发明人： 徐海涛 ,  李俊峰 ,  潘海鹏

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种高精度轴承套圈表面缺陷智能检测方法，该方法包括以下步骤：基于改进YOLOv5目标检测网络构建轴承套圈表面缺陷检测模型，包括主干网络、颈部网络、目标检测头模块，主干网络依次设有五个下采样单元，第一个下采样单元包括CBS模块，其它四个下采样单元包括依次设置的CBS模块和SPD模块，且其它四个下采样单元后均设置C2f模块，SPD模块采用SPD层替代YOLOv5目标检测网络中的步长卷积，C2f模块用于实现分离卷积和拼接操作，颈部网络设有CARAFE轻量级通用上采样模块；设置轴承套圈表面缺陷检测模型的损失函数，采集数据集并将其划分为训练集、验证集和测试集，进行多轮训练。本发明实现对于轴承套圈表面缺陷的高精度检测，检测精度达到97％以上。

公开(公告)号：CN219273744U

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202222513464.5

申请日：2022-09-22

申请人： 浙江理工大学常山研究院有限公司 ,  浙江理工大学

发明人： 李俊峰 ,  潘海鹏 ,  徐海涛 ,  李家乐

IPC分类号： B07C5/34 ,  B07C5/36

摘要： 本实用新型公开了一种轴承套圈全方位表面缺陷视觉检测装置，包括合金梁框架，合金梁框架的顶面设有底板，在底板的上方设有透明转盘，围绕透明转盘的外圆周，在底板的上方设有工件感应装置、上端面检测装置、内圈检测装置、外圈检测装置、OK件分拣装置和NG件分拣装置，底板的下方设有下端面检测装置；上端面检测装置、外圈检测装置、内圈检测装置和下端面检测装置均包括工业相机和光源以及光源调节装置和相机调节装置。本实用新型采用环形布局，结构十分紧凑，使得整个检测装置体积小，方便设置于产线上，工业相机和光源均可以调节纵向高度，提高了装置对不同种类轴承套圈高质量图像采集的适用性。

公开(公告)号：CN118552484A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410576056.5

申请日：2024-05-10

申请人： 浙江理工大学

发明人： 李俊峰 ,  徐海涛 ,  张一康 ,  潘海鹏 ,  陈彦吉 ,  胡鑫宇

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

摘要： 本发明提供一种基于YOLOv8n‑GSS神经网络模型的轴承表面缺陷检测方法，包括以下步骤：基于YOLOv8n神经网络模型构建YOLOv8n‑GSS神经网络模型，骨干网络单元包括四个Conv模块、四个C2f模块、一个SENetV2注意力模块以及一个SPPF模块，SENetV2注意力模块位于SPPF模块和邻近骨干网络单元末端的最后一个C2f模块之间，颈部单元包括两个上采样模块、四个Concat模块、四个C2f模块和两个GSConv模块，三个C2f模块分别与头部单元连接，且其中的两个C2f模块还分别通过一个GSConv模块连接一个Concat模块；对YOLOv8n‑GSS神经网络模型进行训练；对实时采集的轴承表面图像进行遍历，使用固定尺寸的窗口进行切割，将切割后的窗口图像输入到训练好的YOLOv8n‑GSS神经网络模型进行缺陷检测。本发明保证检测速度且提高对于轴承表面缺陷的检测精度。