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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310503362.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法是由梁海波;杨金华;张禾;杨海;张毅;彭珣设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法，属于大型钻机故障诊断技术领域，包括以下步骤：S1、采集典型故障状态下的动态帧图像；S2、对动态帧图像的每一帧进行预处理；S3、绘制振动监测点的像素坐标值与时间关系的曲线图；S4、得到典型故障类型的数据样本；S5、建立滚动轴承故障诊断模型；S6、优化滚动轴承故障诊断模型；S7、轴承故障诊断。通过上述方式，本发明基于人工鱼群优化算法和支持向量机建立滚动轴承故障诊断模型，将数据样本输入到模型中，可进行钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断，具有较高的故障诊断准确率。

本发明授权基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的钻机顶驱齿轮箱滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、选取轴承的固定位置作为振动监测点，采集典型故障状态下的动态帧图像； S2、采用双边滤波器对动态帧图像的每一帧进行预处理； S3、根据相机几何成像基础，绘制振动监测点的像素坐标值与时间关系的曲线图； S4、对振动信号进行时域、频域分析提取特征值，利用主成分分析法提取特征参数，得到典型故障类型的数据样本； S5、基于人工鱼群优化算法和支持向量机建立滚动轴承故障诊断模型； S6、将数据样本输入到滚动轴承故障诊断模型中，优化滚动轴承故障诊断模型； S7、根据优化后的滚动轴承故障诊断模型进行轴承故障诊断； 步骤S2中，双边滤波器的公式表示如下： 其中，gi，j表示输出点；fk,l表示输入点；wi,j,k,l表示经过两个高斯函数计算出的值，具体计算过程如下： w＝ws*wr 其中，ws为像素位置欧式距离决定的模板权值，wr为像素值的差值决定的模板权值；qi,j为模板窗口的其他系数的坐标，fi,j表示图像在qi,j点处的像素值；pk，l为模板窗口的中心坐标点，对应的像素值为fk，l；σr为高斯函数的标准差； 步骤S3中，相机几何成像基础、世界坐标系和图像坐标系的转换关系为： 其中，[xy]T为图像坐标系中像素点的坐标；[XxYxZx]T为某一点在相机坐标系中的位置；fdx、fdy、x0、y0为相机的内部参数，f为相机的有效焦距；表示内参矩阵；表示外参矩阵；表示相机的投影矩阵。

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