【摘 要】
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针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足，提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法，通过对缺陷图像的处理和分析，快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别。文中使用工业内窥镜进行轴承图像的获取，通过对图像的灰度直方图分析，判断其是否为缺陷轴承；对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记，以准确获得图像的缺陷区域；对缺陷区域进行特征提取后，利用缺陷分类决策树完成缺陷类型的识别。实验表明
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针对列车滚子轴承内圈外表面缺陷人工检测方法的不足，提出了一种基于机器视觉的表面缺陷检测方法，通过对缺陷图像的处理和分析，快速、准确地实现了轴承表面缺陷的分类识别。文中使用工业内窥镜进行轴承图像的获取，通过对图像的灰度直方图分析，判断其是否为缺陷轴承；对缺陷图像分别进行二值化处理、形态学滤波和图像标记，以准确获得图像的缺陷区域；对缺陷区域进行特征提取后，利用缺陷分类决策树完成缺陷类型的识别。实验表明，该方法实时性好、运算速度快，可有效检测出列车滚子轴承表面缺陷。
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