目前许多轴承生产线上利用人工肉眼识别轴承工件号，这样不仅识别效果不好且效率低.在本文设计了一种基于机器视觉的轴承压印字符识别算法，该算法有利于轴承的生产以及后续的管理工作.首先对采集到的图像进行高斯滤波降噪，减少噪声对后续操作的影响；然后利用最小二乘法对ROI圆环进行提取，确定要进行操作的图像区域；接着使用八分之一圆扫描方法将圆环图像展开，使得字符识别操作更加简洁；随后对字符进行切分、归一化；最后使用SVM对字符进行识别.实验表明，该方法能够实现轴承压印字符识别，识别准确率在98%以上，并且具有良好的鲁棒性，系统响应速度快，能够满足工业需求.

纺织机械轴承应用技术方案

复合故障仿真信号主要用于验证方法有效性，下载可以使用。

机械滚动轴承程序设计，完成于2018年12月4号，能过自动完成滚动轴承的设计

基于经验小波变换的滚动轴承故障诊断研究，徐明，谭继文，经验小波变换(EWT)作为一种新的自适应信号分解方法，通过在频域自适应构造带通滤波器组，构造正交小波函数，以提取具有紧支撑傅里�

故障特征的研究方法说明。

介绍了小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用。结合小波变换研制了一套滚动轴承故障诊断虚拟仪器系统。通过对滚动轴承振动信号的小波变换分析,可提取滚动轴承运行状态的特征向量,分析滚动轴承的振动信号,诊断轴承的故障。

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Bearing Performance Degradation Assessment Based on Ensemble Empirical Mode Decomposition and Affinity Propagation Clustering

1.里面有一片类似的轴承故障诊断论文 2.计算了VMD的能量熵和样本熵 3.做了多种数据集，包括单特征和多特征pca归一化 4.利用了粒子群算法优化SVM参数 5.python代码齐全