轴承作为汽车行业中必不可少的基础零件之一,其用途十分广泛,常用于变速器、车轮、底盘差速器等汽车零部件之中。其质量直接决定着装备和产品的性能和稳定性,因此对轴承套圈的表面缺陷检测便成了关键的一环。传统的套圈表面缺陷检测通常是人工目视检查,容易导致效率低、易漏检等问题。基于现代化机器视觉的检测技术以工序简单,检测速度快,效率高,适应性强等特点越来越多的被应用于缺陷检测中。本课题采用机器视觉的方法,设计了一套轴承套圈外表面缺陷在线检测系统。具体研究内容包括:(1)根据检测内容以及设计目标,完成了轴承套圈外表面缺陷检测系统的整体方案设计。并以系统框架为基础,设计要求为导向,完成了进料动作、机械手动作,套圈翻转动作、旋转平台动作、剔除动作的方案设计,并参与运行调试。本课题的检测系统能够兼容内、外套圈的检测,同时还能兼容一个尺寸段(外径80mm-160mm)的套圈检测。(2)根据整体设计方案完成各工位的视觉采集系统的硬件设计和选型。使用面阵相机对套圈的大、小端面进行图像采集,使用线阵相机对套圈的内、外侧面进行扫描成像。在端面图像采集部分,提出了采用球积分光源与低角度无影环形光源配合分时点亮的方式,在一个工位上同时采集端面图像和倒角图像。(3)对套圈表面的主要缺陷进行分析和分类,针对不同类型的缺陷使用不同的算法,并通过多种处理方案的比较,最终确立了图像检测算法的最优方案。针对受缺陷影响严重的边缘,提出一种自适应阈值的Canny算法用于边缘检测,有效提取了套圈的边缘。针对倒角处细长的环形区域使用自适应阈值无法准确分割出缺陷的情况,将区域自适应地划分为N块,分别计算每块分区的灰度均值并根据判断条件找到低灰度均值区域,将这些区域作为种子区域,使用区域生长算法实现目标区域提取。(4)对上位机软件进行了设计。完成了界面设计、结果显示、PLC通讯、相机控制、数据管理等功能。使得整个检测系统能够顺利运行,检测结果能够实时展示在人机交互界面中。本文设计的基于机器视觉的轴承套圈外表面缺陷检测系统实现了轴承套圈外表面缺陷检测过程的自动化。实验测试结果表明,系统的综合检测准确率为96.7%,检测节拍达到4秒/颗,检测精度到达0.4mm。该检测系统处于行业先进水平,具有较高的工程应用价值。