基于机器视觉的轴承防尘盖缺陷自动检测算法：96%准确率

本文主要探讨的是"基于机器视觉的轴承防尘盖表面缺陷检测"的研究论文。该研究针对工业生产中轴承防尘盖常见的压痕、凹坑和划痕等表面缺陷问题，提出了一个高效的自动化检测方法。论文以计算机视觉技术为核心，利用蓝色同轴光源减少金属表面反光的影响，确保图像质量。 首先，研究者采用最小二乘法拟合轴承外圆，通过精确的比例分割，将防尘盖区域从整体图像中分离出来。然后，图像处理步骤包括Otsu阈值分割和Roberts边缘提取，这些技术有助于区分出防尘盖上的字符区域和其他非字符区域，如缺陷区域。每2°统计值的计算有助于提取特征，并与模板轴承数据进行比较，通过计算相差角度来识别可能存在的缺陷。 值得一提的是，论文引用了其他领域的研究成果，如Satyanarayan等人利用匹配滤波器和Saft算法检测铝片表面裂纹，以及Martins L.A.O.等人通过边缘检测和阈值分割处理钢板表面缺陷。这些先驱工作为机器视觉在缺陷检测中的应用提供了参考。 论文作者陈文达、白瑞林等人结合了小波和纹理特征，进一步提升了轴承防尘盖缺陷检测的精度。他们还采用了差分影像和模板匹配的方法，这在一定程度上减少了人为因素导致的误检和漏检。实验结果显示，该检测系统的图像采集清晰，缺陷检测算法的正确率高达96%以上，显著提高了轴承防尘盖表面缺陷的检测效率和准确性，为工业生产线上实现自动化检测提供了可行的解决方案。 这篇论文不仅介绍了机器视觉在轴承防尘盖缺陷检测中的具体应用，而且还展示了其在提高生产效率和保证产品质量方面的重要作用。对于计算机工程与应用领域，特别是智能制造和自动化检测技术的发展具有积极的推动作用。