回顾了近年来---工业生产中圆锥滚子外观缺陷分割领域的研究进展，为了实现简单的滚子外观缺陷检测，设计了一套合适的光学成像系统用于图像采集，提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割，对分割后图像进行特征提取并进行svm分类；实验结果表明，该算法有较高的准确率和较好的适应性，优于传统的滚子外观缺陷分割算法，可以满足工业生产中的实际需求。
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缺陷问题。传统的检测轴承缺陷主要靠人工检测，不仅效率很低而且---性也很差，影像筛选机报价，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、---性好等优点弥补了人工检测的劣势，节省了人工劳动力并且实现了生产线的自动化，---提高了企业的生产效率。
，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---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。
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