，设计了一套多角度照明方式的适合滚子检测的光学成像系统用于图像采集，对比了几种图像分割中常用的边缘检测算法和阈值分割算法的优劣，介绍了特征提取的相关理论和常见的模式识别分类器。针对损伤、欠磨、生锈和倒角缺料等缺陷，设计了一套有效的图像处理算法流程，提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割，对分割后的图像实现特征提取与描述，然后进行SVM分类识别。
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。
首先针对元件***，本文提出了一种金子塔的边缘模板匹配方法，通过构造匹配度量函数，使磁材***精度对非线性，线性光照，特征缺失，污损等不敏感，达到匹配结果鲁棒性要求。通过向量取舍、改进搜索终止条件、稀疏矩阵降维、图像分层搜索策略4个优化算法，加速匹配运算过程。同时设计DXF文件解析模块，直接从Autocad文件读取形状参数，方便检测参数调整。实验表明匹配算法对非线性光照，ccd光影像筛选机技术指导，部分遮挡，污损有很强的鲁棒性，***时间小于50ms。
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