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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，不仅效率很低而且可靠性也很差，郊区螺栓影像筛选机，常常出现误检漏检现象。随着机器视觉技术的出现与发展，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，螺栓影像筛选机批发价格，节省了人工劳动力并且实现了生产线的自动化，大大提高了企业的生产效率。

质量控制在钢铁生产中的意义日趋显著，螺栓影像筛选机地址，带钢的表面缺陷是影响其质量的重要因素，进行带钢表面缺陷检测对于提高其质量具有非常重要的作用。传统的人工检测的方法已不能满足需求，因此研究和开发带钢表面缺陷自动检测系统已经成为钢铁企业的共识。 本文研究了基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术和分类技术，提出带钢表面缺陷检测系统的总体方案，对系统的硬件结构和软件结构进行介绍，着重讨论系统的图像滤波方法、图像分割方法、特征选择与提取方法和缺陷分类方法，主要研究内容如下: ①根据带钢表面缺陷检测系统的技术要求，提出系统的总体方案。系统采用基于局域网的C/S系统结构，主要由图像采集、图像预处理、特征选择与提取、图像识别四个部分组成。