质量控制在钢铁生产中的意义日趋显著，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。
可用于测量和检测发光部件上亮度和色度均匀性方面的细微变化。凭借这些亮度测量功能，Radiant成像仪非常适用于检测产品表面上的异常特征，并根据位置、范围和严重程度对这些缺陷进行分级。Radiant系统还提供自动化检测的所有优势，包括客观分析和可量化的结果，帮助客户自动跟踪误差，改进生产操作。利用对比度测量在笔记本外壳上检测到划痕.
轴承圆柱滚子是轴承企业生产中的关键零部件，光学筛选机技术指导，其表面质量的好坏是评估滚子的一项重要指标，表面缺陷的存在将严重影响轴承产品的质量和性能。长期以来国内大多数轴承生产企业对圆柱滚子的表面缺陷检测主要是依靠人工完成的，检测结果存在产品质量一致性差、检测效率低以及对有缺陷滚子的漏检和误检等问题，因此亟需改善检测手段，以缓解轴承滚子等零件的快速加工和低速检测之间的矛盾。
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