基于机器视觉的轴承表面微小缺陷检测技术

轴承表面缺陷检测要求准确率较高,因此研究基于机器视觉的轴承表面微小缺陷检测技术。使用CMOS工业相机采集轴承表面图像,利用线性拉伸法与中值滤波方法预处理轴承表面图形,提升图像的亮度并消除干扰信息,使用八连通区域标记法标记处理后的轴承表面图像,获得连通区域数量,使用该数量计算得出缺陷特征的面积、长宽比、周长等几何特征,将这些特征作为剪枝分类决策树的输入,经过训练后,输出轴承表面微小缺陷分类结果,实现轴承表面微小缺陷检测。试验结果显示,该方法预处理后,图像质量较高,能够检测出轴承表面多种微小缺陷,并且检测结果准确率较高。