控制在钢铁生产中的意义日趋---，带钢的表面缺陷是影响其的重要因素，进行带钢表面缺陷检测对于提高其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: 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，o型圈影像筛选机，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。
硬件平台组成有led环形光源和照明架设装置，镜头、ccd相机以及图像采集卡，输入图像储存在pc上位机中待软算法实现检测。软件检---法设计如下，首先对轴承图像进行预处理，o型圈影像筛选机价格，完成轴承的定位、分割以及滚针的拉伸展开。再次运用差影法的轴承内外环表面疵病检测和基于灰度投影的滚针缺失检测。设计中对差影法的模板学习做了改进，应用了多幅图形求取平均模板图像的方法使差影模板具有---的自适应性，提高了差影法的准确率。
随着计算机技术的发展，o型圈影像筛选机电话，现代工业对自动化程度的要求越来越高，工业体系向着智能化的方向发展，使得人们对工业产品表面的要求也越来越高。传统的表面检测大多是通---工目测的方式，不仅效率低下而且稳定性差。因此，基于机器视觉的检测技术随之而生，并且蓬勃发展。本文主要针对圆锥滚子外观缺陷，o型圈影像筛选机安装，利用视觉检测的技术和图像处理与分析的方法，完整地开发出一套视觉检测系统，包括硬件部署和软件实现，并设计了有针对性的表面缺陷检测的图像处理算法，提出了一套有效的表面缺陷检测的解决方案
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