轴承滚子作为滚动轴承中重要的基础件,其表面质量好坏影响着机械装备的性能。目前大多数的轴承滚子生产企业依然采用传统人工目测的方式对轴承滚子进行表面缺陷的检测,但其存在着检测效率低、误检率高的问题,已经不能满足企业生产发展的需求;现有的超声、涡流等无损检测方案,存在着操作复杂、检测效率低的缺点;机器视觉检测方法作为一种新兴的检测技术,广泛的应用于工业的各个领域,其在轴承滚子表面缺陷检测领域也取得了一定的进展,但是仍存在着以下不足:获取的图像特征不明显、图像处理方法准确率低、检测缺陷种类少等问题。基于以上原因,本文在研究现有轴承滚子缺陷检测算法的基础上,设计了一套图像采集装置,获取了轴承滚子表面图像,并将Niblack改进方法、灰度补偿方法和图像光流法用于轴承滚子表面缺陷检测。本文主要工作内容如下:(1)为了获取高质量的轴承滚子表面图像,充分研究相机、镜头、光源特性和考虑实际缺陷检测的要求,设计了一套轴承滚子图像采集装置,采用背光源在轴承滚子侧面照射的方式,获取缺陷区域较明显的图像,克服传统光源照射方式的局限性;然后将轴承滚子区域从原始图像中提取出来,减少图像处理时间;并对提取后图像进行中值滤波处理,降低图像噪声的干扰。(2)根据采集到圆柱滚子图像沿垂直方向灰度值具有相似性的特点,结合自适应Niblack算法,提出一种改进方法。该方法只需要确定一个参数,就可完成对图像缺陷区域的分割,具有高效、简单的特点。实验表明,该方法能够有效的检测出轴承滚子的各类缺陷;且在检测效率和检测精度上优于传统的图像阈值分割方法。(3)针对采集到的圆锥滚子图像全局灰度值不均匀的问题,提出了一种改进的灰度补偿方法,根据图像的理想灰度值投影,分别沿图像的水平方向和垂直方向进行灰度补偿;然后对补偿后的图像采用直方图聚类分割方法,克服传统阈值分割方法的不足。实验表明,改进的灰度补偿方法使图像更加均衡,提高了缺陷区域与背景区域的对比度,与其他分割算法相比,具有较高的准确率。(4)提出了一种基于图像光流的轴承滚子表面缺陷的检测方法,首先阐述了图像光流用于轴承滚子表面缺陷检测的理论基础,其次对原始图像进行奇异值分解,消除了灰度值异常对光流计算的影响;在光流计算估计模型的选择上,采用局部约束和全局约束相结合的平滑策略,提高了算法的鲁棒性,在光流的求解策略上引入金字塔分层细化方法,提高光流计算大位移的准确性;根据光流生成的伪彩色图像,完成对缺陷区域的粗略定位,最后采用阈值分割方法提取出缺陷区域。实验表明,所提方法在轴承滚子表面缺陷检测方面的可行性和有效性。