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随着计算机技术的发展,现代工业对自动化程度的要求越来越高,工业体系向着智能化的方向发展,使得人们对工业产品表面质量的要求也越来越高。传统的表面质量检测大多是通过人工目测的方式,不仅效率低下而且稳定性差。因此,基于机器视觉的检测技术随之而生,并且蓬勃发展。轴承是指用于确定轴与其他零件相对运动位置、起支承或导向作用的零（部）件。本文主要针对圆锥滚子外观缺陷,利用视觉检测的技术和图像处理与分析的方法,完整地开发出一套视觉检测系统,包括硬件部署和软件实现,并设计了有针对性的表面缺陷检测的图像处理算法,提出了一套有效的表面缺陷检测的解决方案
分析了各种常用的边缘检测算子的优缺点，通过对各种算法处理后的图像进行分析和比较后，采用了Robert算子作为本系统图像的边缘检测算子，保证了检测结果的实用性和快速性。后提取了滚子表面图像中的缺陷特征参数，并计算出缺陷的单个面积和全部缺陷面积，为滚子分级提供了信息。为滚子分级提供了信息。为滚子分级提供了信息。迈迅威视觉软件算法通过一组有代表性的注释图像，以及已知的好样本进行自我训练后，学习系统自动集成上下文信息，形成一个可靠的形状和纹理的模型，用于校对检测。
机器视觉检测系统的性能取决于高质量图像的采集，让系统能够“看见”更多的缺陷细节，并进行有意义的评估。标准机器视觉相机传感器的分辨率通常为100万到500万像素。成像光度计或色度计提供的出色分辨率（可达2900万像素）和动态范围（可达73.4 dB），迈迅威机器视觉系统可以提供无以伦比的图像清晰度。凭借高动态范围，这些系统可以检测到元件表面因光线反射引起的极细微变化（比如阴影表明有划痕），而高分辨率的CCD传感器则使这些系统能够采集到高质量图像，并高度精地对缺陷进行分类。以机器视觉技术、自动化技术为核心，为政府、印刷、电子、汽车制造、制药、现代物流等行业提供信息化整体解决方案、智能化工程和相关产品与技术服务。相机能够检测到人工检测员难以察觉到的缺陷，包括玻璃上的细微划痕和杂质颗粒。
