根据检测要求设计了滚子表面自动展开装置，并在展开轨道上方安装CCD摄像机实时采集滚子表面图像。为了克服滚子表面反光及采集的滚子表面图像效果较差等原因，结合试验，选择了红色LED光源作为检测光源，采用左右两个光源从滚子上方斜向打光的照明方式，得到了清晰有效的滚子表面图像。 根据滚子在线检测的环境和滚子自身的特点，通过对图像各种预处理算法的分析研究，采用了的中值滤波算法进行图像的预处理，光学筛选机价格，能有效地去除噪声对图像的影响并为下一步图像的分割奠定了基础。

外观缺陷检测设备常见的检测缺陷类型有：划伤、裂缝、缺块、崩边、翘边、脏污、尺寸过大过小、漏电镀等，可在平面、弧面、柱面、球面上实现外观缺陷检测。

不仅能实现检测、还可以根据需求定制非标自动化检测设备图像处理、机器学习、深度学习等智能化AI的广泛应用，更是加强了检测精度和智能化

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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。

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