轴承作为工业领域中重要的关键零部件,其质量直接决定着装备和产品的性能和稳定性。在轴承的质量检测中,磁粉探伤技术以工艺简单、操作方便和灵敏度高的优势被广泛应用。然而针对轴承套圈的磁粉探伤设备始终停留在检测结果由人工观察识别的阶段,具有客观性差、准确率不稳定和效率低下等问题。本文针对以上不足,设计开发了一套针对轴承套圈的自动化磁粉检测系统,采用机器视觉和图像处理技术完成零件缺陷的自动化识别。主要研究内容如下:(1)总体方案设计。分析了磁粉探伤自动化检测技术的研究现状,以轴承套圈为研究对象阐述了现有技术的不足,并结合轴承厂商的需求,设计了一种基于磁粉探伤和机器视觉图像处理技术的裂纹检测系统,包括图像采集硬件选型、机构执行方案和软件系统选型。(2)图像处理。对CCD工业相机采集到的图像,采用图像平滑、图像增强和边缘检测等技术将目标信息区域提取出来。由于目标信息区域中混有不利于裂纹特征提取的其他干扰因素,本文采用腐蚀膨胀等数学形态学处理方法,从而提取出疑似裂纹信息的特征参数,包括几何特征和形状矩特征。(3)裂纹识别。针对得到的目标区域特征参数过多、运算量大的问题,采用主成分分析法将特征参数由8维降为3维。通过支持向量机对三个主成分特征参数学习分类,选取合适的径向基核参数,判断零件是否有裂纹缺陷。(4)平台设计。基于Halcon与VS2010编译环境,开发出裂纹检测软件平台,结合实时采集的图像进行现场调试,并做裂纹检测准确率相关测试。本检测系统在SCT-2000磁粉探伤实验平台上进行调试并做了相关实验,结果表明该系统运行稳定,总体表现良好,满足厂商的需求,为轴承套圈的自动化磁粉探伤技术的发展奠定了基础。