一种基于机器视觉的滑轨装配质量检测方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的滑轨装配质量检测方法及系统，包括利用设备采集滑轨收缩状态下多视角图像，将其输入预训练算法得出表面缺陷类型，若正常则固定外轨，用预设力拉出内轨并采集拉伸图像；接着处理拉伸图像得到内轨滑动速度序列，经傅里叶变换获取频谱，再通过分析频谱中特征频率及信噪比判断是否存在周期性扰动异常，依据多倍频谐波判断是否存在磨损异常。本发明通过多视角采集滑轨收缩图像经算法检测表面缺陷，正常时拉伸内轨采集图像分析速度序列并变换得频谱，依频谱特征判断异常，实现滑轨表面与滑动性能全面检测，提升检测准确性与自动化程度。