基于机器视觉的滚动轴承振动检测方法
Mechanical & Electrical Engineering Technology（2023）
摘要
滚动轴承应用场景的工况较为严苛且其结构特殊,经常发生故障.常用振动信号检测方法来判断轴承现状,但已有方法无法直接提取轴承元件的振动信号,且存在信号干扰,安装也较为烦琐,不利于后续数据分析.为此提出了一种基于机器视觉的滚动轴承振动信号检测方法.利用高速相机获取了滚动轴承运行时的时间序列图像,通过图像处理获取了滚动轴承内圈特征坐标,建立了基于YOLOv3的滚动轴承深度学习识别模型,并对采集视频进行首帧预框选,提高了检测速度与准确性.最后搭建了滚动轴承振动检测试验台进行验证.测试结果表明,所提方法能够有效地检测滚动轴承内圈的振动信号,识别率达到99.4％以上,可根据信号峭度和轨迹分布有效区分滚动轴承故障.
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关键词
machine vision,rolling bearing,vibration detection,YOLOv3
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