机器视觉检测、光学检测、深度学习机器视觉检测

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，高速机器视觉检测设备，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。

首先，根据焊接产品的生产环境，开发基于机器视觉识别的焊件外观检测系统的图像采集装置。通过设计CCD摄像机的自动旋转机构及光源补偿装置，实现对焊接构件外观形貌的采集。同时，根据图像识别的基本过程，将焊件外观检测系统分为焊件外观图像采集、图像预处理、图像分割提取、焊件表面缺陷识别以及信息数据维护等五个模块。

采用这种无油轴承时，全自动机器视觉检测设备，轴颈表面粗糙度应Ra≤0.209μm，并应有较高的硬度，轴承应有较大的间隙，因为塑料吸湿和应力松弛后，深度学习机器视觉检测，尺寸会变化，且线胀系数较钢大。轴承常用宽径比为0.5～1.5，轴瓦厚度应尽量薄，以利散热。

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