针对非平稳工况下,轴承故障信号表现出来的非平稳性、故障特征难以提取等特点,提出将阶次分析与经验小波变换(EWT)相结合的故障特征提取方法,使用LabVIEW软件开发平台对上述方法进行编程实现。利用机械故障仿真实验台(MFS)得到非平稳工况下轴承内圈故障信号并以其进行分析,分析结果表明基于阶次分析与EWT相结合的方法能准确识别非平稳工况下轴承故障特征,解决了传统阶次分析方法无法有效识别故障特征的问题。

针对传统检测方法无法自动、准确识别表面贴装(Surface Mounted Technology,SMT)元件引脚连锡缺陷的问题,提出一种基于机器视觉检测SMT元件引脚连锡缺陷的方法。利用连通域标记算法对引脚的二值图像进行识别,并通过LabVIEW软件平台开发了一套基于此方法的SMT元件引脚连锡缺陷检测系统。通过实际测试验证,结果表明该系统能准确识别出SMT元件引脚是否出现连锡且能有效测出连锡区域数目,显著提高了检测的自动化程度,可应用于SMT元件引脚连锡缺陷检测中。