基于Canny算法的列车轴承内圈外表面缺陷检测

摘要

目前轴承表面缺陷检测操作的不足之处是速度慢、精确度低、人工成本高,本文提出一种基于机器视觉轴承内圈外表面缺陷识别方法。首先获取高质量的彩色图像并将其转换为灰度图,然后对输入图像进行预处理,采用直方图分割法求出最佳阈值对图像进行二值化处理,最后利用目标标记与边缘检测算法对图像信号进行缺陷识别与分析。实验结果表明,该方法实现计算机对缺陷图像的理解和自动识别,能够正确检测表面缺陷几何特征,并具有一定的适用性。此方法可以克服人工检测方法的许多不足,提高检测精度和速度,为后期的缺陷识别提供了技术支持。