机器视觉技术是近几年发展很快的图像工程技术，本文基于机器视觉技术，研究滚子表面缺陷在线检测系统和滚子表面缺陷的图像处理算法，达到快速识别滚子表面缺陷的目的。 本课题在深入研究现有滚子表面缺陷检测技术的基础上，针对人工目视检测的种种不足，提出了基于机器视觉的轴承圆柱滚子表面缺陷在线检测方法。提出了基于机器视觉的轴承圆柱滚子表面缺陷在线检测方法。
硬件平台组成有LED环形光源和照明架设装置，镜头、CCD相机以及图像采集卡，输入图像储存在PC上位机中待软算法实现检测。软件检测算法设计如下，首先对轴承图像进行预处理，电感器尺寸检测设备厂家采购，完成轴承的定位、分割以及滚针的拉伸展开。再次运用差影法的轴承内外环表面疵病检测和基于灰度投影的滚针缺失检测。设计中对差影法的模板学习做了改进，应用了多幅图形求取平均模板图像的方法使差影模板具有更强的自适应性，提高了差影法的准确率。
在滚针轴承的生产装配过程中，其表面疵病和滚针缺失是常见的质量缺陷问题。传统的检测轴承质量缺陷主要靠人工检测，不仅效率很低而且可靠性也很差，常常出现误检漏检现象。随着机器视觉技术的出现与发展，其逐渐被应用于工业检测方面。机器视觉检测技术以其高速率、高准确度、可靠性好等优点弥补了人工检测的劣势，节省了人工劳动力并且实现了生产线的自动化，大大提高了企业的生产效率。
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