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申请/专利权人：陕西林科智机械设备有限公司

摘要：本发明涉及图像分析技术领域，具体涉及一种基于增强现实技术的减速机故障定位方法。该方法根据分析区域的边缘像素点的梯度值与位置分布，以及分析区域的形状获取分析区域为剥落区域的初始可能度，并利用分析区域内像素点的灰度差异调整初始可能度，获取疑似第一剥落区域；依据每个疑似第一剥落区域与其余剥落区域的位置分布和修正可能度获取疑似第二剥落区域；将疑似第二剥落区域划分子区域，依据子区域内像素点与其周围灰度差异，和子区域的灰度分布获取轴承灰度图像中实际剥落区域。本发明依据剥落区域的灰度分布特征、位置分布特征对初始可能度进行二次修正，提高轴承表面的剥落区域定位的准确率与稳定性。

主权项：1.一种基于增强现实技术的减速机故障定位方法，其特征在于，该方法包括：获取减速机的轴承灰度图像中的分析区域；依据每个分析区域的每个边缘像素点的梯度值，所述边缘像素点与其相邻边缘像素点的位置分布，以及每个分析区域的形状，获取轴承灰度图像中每个分析区域为剥落区域的初始可能度；依据每个分析区域内像素点的灰度值之间的差异调整所述初始可能度，得到轴承灰度图像中每个分析区域为剥落区域的修正可能度；基于所述修正可能度筛选轴承灰度图像中的疑似第一剥落区域；依据轴承灰度图像中每个疑似第一剥落区域与其余疑似第一剥落区域的位置分布，所述修正可能度，从轴承灰度图像中的疑似第一剥落区域中选取疑似第二剥落区域；将所述疑似第二剥落区域划分为不同子区域；依据每个子区域中每个像素点与其预设窗口内像素点的灰度差异，以及所述子区域的灰度分布，获取轴承灰度图像中实际剥落区域；所述轴承灰度图像中的分析区域的获取方法，包括：对所述轴承灰度图像进行边缘检测，将轴承灰度图像中通过边缘检测得到的边缘构成的闭合区域作为原始区域；对所述原始区域进行形态学运算，得到轴承灰度图像中的分析区域；所述依据轴承灰度图像中每个疑似第一剥落区域与其余疑似第一剥落区域的位置分布，所述修正可能度，从轴承灰度图像中的疑似第一剥落区域中选取疑似第二剥落区域的方法，包括：获取轴承灰度图像中每个疑似第一剥落区域的位置特征点；任选两个疑似第一剥落区域，将其中一个疑似第一剥落区域记为待测区域，另一个疑似第一剥落区域记为目标区域；将待测区域与目标区域的位置特征点之间的斜率，作为待测区域与目标区域的位置分布值；过待测区域的位置特征点作直线方向为预设方向的直线，记为待测区域的分析直线，将所述分析直线与预设基准边缘的交点作为待测区域的基准点；获取预设基准边缘上所述基准点的斜率，记为待测区域的基准值；将所述位置分布值与所述基准值的差异记为待测区域与目标区域的位置差异值；依据目标区域的所述修正可能度和所述位置差异值，获取待测区域与目标区域之间的位置判断值；所述位置差异值与所述位置判断值为负相关关系，所述修正可能度与所述位置判断值为正相关关系；将待测区域与轴承灰度图像中除待测区域外的其余疑似第一剥落区域之间的所述位置判断值的累加和，作为待测区域的综合分布值；将待测区域的所述综合分布值与所述修正可能度的乘积进行归一化处理，得到待测区域为剥落区域的最终可能度；对于轴承灰度图像中疑似第一剥落区域，将所述最终可能度大于第二预设阈值的疑似第一剥落区域作为疑似第二剥落区域；所述将所述疑似第二剥落区域划分为不同子区域的方法，包括：将轴承灰度图像中所有疑似第二剥落区域的边缘与所述原始区域的边缘记为分析边缘，将轴承灰度图像中所述分析边缘构成的闭合区域作为子区域；所述依据每个子区域中每个像素点与其预设窗口内像素点的灰度差异，以及所述子区域的灰度分布，获取轴承灰度图像中实际剥落区域的方法，包括：对于轴承灰度图像中每个子区域，依据子区域中每个像素点与其预设窗口内像素点的灰度值的差异，获取子区域中每个像素点的初始凹凸值；将子区域中所有像素点的所述初始凹凸值的累加和，记为子区域的综合凹凸值；依据子区域内像素点的灰度分布获取子区域的灰度集中值；依据子区域的所述综合凹凸值与所述灰度集中值获取子区域的剥落判断指标；所述综合凹凸值与所述剥落判断指标为负相关关系，所述灰度集中值与所述剥落判断指标为正相关关系；在轴承灰度图像中，将所述剥落判断指标小于或者等于第三预设阈值的子区域作为实际剥落区域。

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