针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足,提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法,通过对缺陷图像的处理和分析,快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别。这里使用工业内窥镜进行轴承图像的获取,通过对图像的灰度直方图分析,判断其是否为缺陷轴承;对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记,以准确获得图像的缺陷区域;对缺陷区域进行特征提取后,利用缺陷分类决策树完成缺陷类型的识别。实验表明,该方法实时性好、运算速度快,可有效检测出列车滚子轴承表面缺陷。

为了保证海洋地震采集装备耐压试验设备在海底能够满足耐压要求,根据压力容器国家标准进行了材料选择和结构设计,采用SolidWorks软件完成了该设备三维模型的建立,将模型导入有限元分析软件ANSYS Workbench中,在完成对耐压试验设备的单元选择、网格划分、边界条件限定后,对其进行应力分析。分析结果表明,该设计可满足30 MPa的试验要求,为该设备的设计和使用提供了可靠的理论依据。