轧辊是轧钢厂轧钢机上的关键零件,其磨损情况直接影响着轧制产品的质量以及轧辊的使用寿命。近年来,机器视觉技术已经渗入到磨损检测领域的各个方面,改进了传统的检测方法,大大提高了工作效率,解决了许多磨损检测的难题,因此,如何更好的利用机器视觉技术来进行轧辊的表面磨损检测是一个非常值得研究的课题。本文以轧辊的磨损作为机器视觉检测的对象,主要研究目的在于为轧辊磨损的非接触式检测提供先进的检测手段和设备支持,因此,本文的研究内容主要为以下几个方面:1.在介绍机器视觉检测系统的组成结构和原理的基础上,针对轧辊磨损检测的特点设计一个非接触式检测系统。对系统的一些关键组成部分(如光源、光学镜头、CCD相机及图像采集卡等)的结构和性能参数进行详细的讨论,并给出了所选产品的型号及其技术指标。2.对机器视觉检测中常用的图像处理技术进行了总结,如灰度图像的直方图处理、图像平滑和锐化、图像阈值分割和图像边缘检测和连接等,并结合实例进行了比较和分析。3.借助MATLAB7.0的图像处理功能进行系统实验,采用了自适应中值滤波算法对图像进行预处理,并在利用Sobel算子对图像进行边缘提取的基础上使用边缘点快速亚像素定位的方法对图像边缘进行定位和处理,并对实验结果和误差原因进行了分析。本文根据轧辊的特点,对应用机器视觉进行轧辊磨损检测的各个环节进行了分析和探讨,为应用机器视觉,尤其是图像处理技术进行磨损检测提供了一定的理论依据。