在轴承检测方面机器视觉检测技术也有很多应用，总体来说还处在初步发展阶段，而本文正是针对滚针轴承缺陷检测的研究探索。 本文在研究了机器视觉和图像处理技术的基础上，设计出了一套滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统。整个系统分两部分组成，即硬件平台和软件算法设计。设计出了一套滚针轴承表面及滚针针数缺陷检测系统。整个系统分两部分组成，即硬件平台和软件算法设计。
控制在钢铁生产中的意义日趋---，带钢的表面缺陷是影响其的重要因素，进行带钢表面缺陷检测对于提高其具有非常重要的作用。传统的人工检测的方法已不能满足需求，因此研究和开发带钢表面缺陷自动检测系统已经成为钢铁企业的共识。 本文研究了基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术和分类技术，提出带钢表面缺陷检测系统的总体方案，对系统的硬件结构和软件结构进行介绍，着重讨论系统的图像滤波方法、图像分割方法、特征选择与提取方法和缺陷分类方法，主要研究内容如下: 根据带钢表面缺陷检测系统的技术要求，提出系统的总体方案。系统采用基于局域网的c/s系统结构，自动光学筛选机货源，主要由图像采集、图像预处理、特征选择与提取、图像识别四个部分组成。
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---的形状和纹理的模型，用于校对检测。结果显示，之前难以被识别的缺陷，都可以被准确地检测到：撞击和刮伤被视为异常，因为它们有一个纹理区域偏离了预期的设定值，即撞击和刮伤面积超出了容忍偏差。
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