机器视觉技术具有抗干扰能力强、速度快、稳定性好、非接触等优点。随着科技进步和发展,对产品的检测日趋要求自动化,而且对产品质量要求也不断提高。传统的检测方法已经不能满足现代企业检测要求,机器视觉作为一个新兴的检测方法,在工业领域的应用越来越广泛。本文针对滚针轴承装配过程中出现的漏针现象及传统检测方法的不足,研究出一种基于机器视觉和数字图像处理技术的轴承漏针检测方法,实现对漏针轴承的检测判断,保证滚针轴承的产品合格率,提高企业的生产效率和轴承质量。该方法采用图形化编程软件Lab VIEW为设计平台。硬件平台采用环形低角度红色LED光源作为照明装置,采用维视图像的低照度1/3"VS-250DM型隔行扫描CCD黑白相机、VS-0660M光学镜头及MV-U2000便携式USB总线图像采集卡作为图像输入设备,以计算机为处理及输出设备。在光源辅助下,轴承的图像信息被CCD相机采集后传输到图像采集卡中,然后经过模/数转换把图像数据信息输入给计算机,在计算机中对图像信息进行处理、分析后,输出判别结果。程序方面主要采用了Lab VIEW软件中的视觉函数Vision8.2开发工具包对滚针轴承图像进行采集、处理及识别等操作。其过程是把采集的图像进行去噪滤波、线性增强、直方图均衡化、轴承定位、二值化等预处理,然后采用改进的模板匹配算法,以单个滚针图像为模板,在指定区域内完成对滚针图像的识别匹配,输出匹配结果并依此判断轴承是否漏针,具有漏针报警及统计漏针个数等功能。通过实验,验证了系统方案的可行性。本文提出的基于机器视觉的滚针轴承漏针检测方法在对滚针轴承进行检测时,软件界面友好、操作方便,检测结果准确,速度快,稳定性好,克服了传统检测方式的弊端,提高了检测效率和精度。