回顧了近年來國內(nèi)外工業(yè)生產(chǎn)中圓錐滾子外觀缺陷分割領(lǐng)域的研究進展，為了實現(xiàn)更加簡單的滾子外觀缺陷檢測，設(shè)計了一套合適的光學(xué)成像系統(tǒng)用于圖像采集，電阻視覺檢測設(shè)備，提出了大類間方差法和局部閾值算法的缺陷分割，對分割后圖像進行特征提取并進行SVM分類；實驗結(jié)果表明，該算法有較高的準(zhǔn)確率和較好的適應(yīng)性，優(yōu)于傳統(tǒng)的滾子外觀缺陷分割算法，可以滿足工業(yè)生產(chǎn)中的實際需求。

CCD視覺檢測設(shè)備，自動化光學(xué)檢測設(shè)備，光學(xué)篩選機，非標(biāo)定制光學(xué)檢測設(shè)備。

表面缺陷檢測目前存在的問題主要是以下幾個方面：

　　1、產(chǎn)品弧面、柱面的檢測：

　　缺陷檢測因為不同的人對缺陷的定義是不同的，就算是同一個在不同光照條件下，電阻視覺檢測設(shè)備售后，對于同一個缺陷產(chǎn)品的定義也是不一樣的。所以，是很難具體來衡量這個缺陷的，而弧面和柱面的檢測就更是個問題了，因為相機和鏡頭等因素的影像，是很難把弧面不同位置上面的缺陷檢測出來的。 這是可能有人會說可以把產(chǎn)品轉(zhuǎn)動起來， 是的，但這樣又會影響到檢測速度，而速度又是客戶很在意的一個考察設(shè)備可行性的重要指標(biāo) 。上海邁迅威視覺科技有限公司自成立以來，一直致力于為客戶解決各種自動化的視覺解決方案。

　　2、產(chǎn)品內(nèi)壁，內(nèi)孔檢測：

　　由于鏡頭自身的特性，視覺檢測很難用于檢測產(chǎn)品內(nèi)部的缺陷，特別是一些細而長的零件內(nèi)部缺陷。有難度不等于不能解決，上海邁迅威視覺科技有限公司經(jīng)過長期的實驗研究，目前在無油軸承內(nèi)壁檢測，滾針軸承內(nèi)部滾針檢測，螺絲內(nèi)部螺紋缺陷檢測等方面都取得了極大的進步。 目前我司的檢測設(shè)備已完全可以檢測這些另配件的內(nèi)部缺陷。

　　3、橡膠件檢測：

　　橡膠件檢測主要存在三個問題，一個是大部分的橡膠件都是很色的，電阻視覺檢測設(shè)備廠家電話，黑色容易吸光，在視覺檢測上就不容易打光導(dǎo)致部分缺陷會漏檢；第二點是因為橡膠件大部分都是不規(guī)則的，這對于表面缺陷檢測就很難了； 其次，橡膠件由于本身的特點，很多時候不拉伸很難發(fā)現(xiàn)內(nèi)部的裂紋及顆粒。以上三點決定了橡膠件檢測的難度， 這也是為什么目前使用視覺對橡膠件進行檢測的項目有限的原因， 目前橡膠件檢測還是我們整個行業(yè)的難點， 目前能檢測的也就大的裂紋檢測，缺塊檢測， 橡膠件缺陷檢測的路途還很遙遠，需要我們繼續(xù)努力。

首先針對元件定位，電阻視覺檢測設(shè)備規(guī)格，本文提出了一種金子塔的邊緣模板匹配方法，通過構(gòu)造匹配度量函數(shù)，使磁材定位精度對非線性，線性光照，特征缺失，污損等不敏感，達到匹配結(jié)果魯棒性要求。通過向量取舍、改進搜索終止條件、稀疏矩陣降維、圖像分層搜索策略4個優(yōu)化算法，加速匹配運算過程。同時設(shè)計DXF文件解析模塊，直接從Autocad文件讀取形狀參數(shù)，方便檢測參數(shù)調(diào)整。實驗表明匹配算法對非線性光照，部分遮擋，污損有很強的魯棒性，定位時間小于50ms。

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