轴承是机械设备的重要零部件,其质量决定着机械设备的整体性能。套圈是组成轴承的精密零件,在加工过程中不可避免地会出现各种各样的缺陷,因此需要对套圈质量进行严格把控。目前,国内众多轴承生产企业对轴承套圈外观缺陷检测仍然采用人工目测的方式,这种检测方式不仅效率低,而且难以保证检测结果的准确性。为此,本文针对轴承套圈端面和滚道面常见缺陷,设计了基于机器视觉的轴承套圈缺陷在线检测系统,实现了套圈端面和滚道面常见缺陷的在线检测。研究内容如下:首先,对套圈结构及缺陷类型进行了分析,制定了系统总体设计方案,完成了系统主要硬件的选型设计。其次,对轴承套圈缺陷在线检测系统流水线进行了结构设计,实现了套圈加工与缺陷检测的有效衔接;对关键零部件进行了有限元分析,确保了结构设计的可靠性;同时对流水线控制系统进行了总体设计,实现了系统运行过程的自动化控制。然后,对套圈端面和滚道面外观缺陷检测算法进行了设计。检测算法流程包括图像预处理、边缘检测及ROI提取、图像分割、特征提取及缺陷判别。在图像预处理部分,采用双边滤波对图像进行保边去噪处理;在边缘检测及ROI提取部分,采用Canny算子进行边缘检测,利用最小二乘法拟合套圈滚道面和端面轮廓,提取滚道面和端面圆环,实现了检测区域的精确定位;在图像分割部分,根据滚道面和端面缺陷区域灰度表现的差异性,分别采用改进的Otsu算法和改进的Niblack算法进行阈值分割,提高了传统阈值算法的图像分割性能;在特征提取及缺陷判别部分,通过提取缺陷区域的形状特征,根据不同缺陷形状特征的差异性对滚道面和端面缺陷进行了分类判别。最后,对系统软件进行了设计,实现了用户登录、权限管理、参数设置和数据管理等功能。经过现场测试,系统综合检测准确率达98.7%以上,单次检测耗时不超过700ms,能够实现套圈端面和滚道面常见外观缺陷的实时在线检测,验证了设计算法的合理性和鲁棒性,满足企业应用需求,具有较大的工程应用价值。