隨著計算機技術的發展,現代工業對自動化程度的要求越來越高,工業體系向著智能化的方向發展,使得人們對工業產品表面質量的要求也越來越高。傳統的表面質量檢測大多是通過人工目測的方式,不僅效率低下而且穩定性差。因此,基于機器視覺的檢測技術隨之而生,并且蓬勃發展。軸承是指用于確定軸與其他零件相對運動位置、起支承或導向作用的零（部）件。本文主要針對圓錐滾子外觀缺陷,利用視覺檢測的技術和圖像處理與分析的方法,完整地開發出一套視覺檢測系統,包括硬件部署和軟件實現,并設計了有針對性的表面缺陷檢測的圖像處理算法,提出了一套有效的表面缺陷檢測的解決方案

分析了各種常用的邊緣檢測算子的優缺點，通過對各種算法處理后的圖像進行分析和比較后，采用了Robert算子作為本系統圖像的邊緣檢測算子，保證了檢測結果的實用性和快速性。后提取了滾子表面圖像中的缺陷特征參數，并計算出缺陷的單個面積和全部缺陷面積，為滾子分級提供了信息。為滾子分級提供了信息。為滾子分級提供了信息。邁迅威視覺軟件算法通過一組有代表性的注釋圖像，以及已知的好樣本進行自我訓練后，學習系統自動集成上下文信息，形成一個可靠的形狀和紋理的模型，用于校對檢測。

機器視覺檢測系統的性能取決于高質量圖像的采集，讓系統能夠“看見”更多的缺陷細節，并進行有意義的評估。標準機器視覺相機傳感器的分辨率通常為100萬到500萬像素。成像光度計或色度計提供的出色分辨率（可達2900萬像素）和動態范圍（可達73.4 dB），邁迅威機器視覺系統可以提供無以倫比的圖像清晰度。憑借高動態范圍，這些系統可以檢測到元件表面因光線反射引起的極細微變化（比如陰影表明有劃痕），而高分辨率的CCD傳感器則使這些系統能夠采集到高質量圖像，并高度精地對缺陷進行分類。以機器視覺技術、自動化技術為核心，為政府、印刷、電子、汽車制造、制藥、現代物流等行業提供信息化整體解決方案、智能化工程和相關產品與技術服務。相機能夠檢測到人工檢測員難以察覺到的缺陷，包括玻璃上的細微劃痕和雜質顆粒。