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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，汽配件外观检测设备厂家，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，紧固件扣件外观检测设备厂家，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，车削件外观检测设备厂家，大大****了企业的生产效率。

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。

针对CCD采集到的焊件外观图像的特点，将图像预处理模块分为图像灰度化转换、图像复原、图像降噪以及图像增强等四个功能。其中，采用维纳滤波法对物体在运动状态下采集到的模糊图像进行复原处理，以得到清晰的图像。之后，采用图像降噪及图像增强等方法****图像的信噪比及对比度，外观检测设备厂家，为后续图像的分割提供质量良好的焊件外观图像。 进一步通过对焊件外观图像的分析，针对图像中焊件表面形貌复杂等问题，采用基于核改进的模糊K均值法对焊件表面图像进行区域的分割，通过引入核束缚系数β和隶属度调节系数λ，实现对ROI区的确分割。
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