焊接构件的外观检测作为焊接产品生产过程中重要的检测步骤，已成衡量产品高低的重要方法。对于焊件外观评定过程而言，人工评定受主观因素影响较大，易产生误判信息，评定结果的准确性较低。随着计算机、模式识别以及机械电子等技术的快速发展，使得基于机器视觉的智能化辅助检测技术成为了可能。但由于经过ccd---机采集后的焊件外观图像存在着图像信噪比和对比度都偏低的问题，使得对焊件外观进行自动化、智能化地检测仍存着较多的困难。本文针对焊件外观图像的采集、处理与识别等技术的应用进行研究，实现了焊件外观图像中缺陷区域的提取与识别。
硬件平台组成有led环形光源和照明架设装置，镜头、ccd相机以及图像采集卡，输入图像储存在pc上位机中待软算法实现检测。软件检---法设计如下，ccd视觉影像筛选机批发，首先对轴承图像进行预处理，完成轴承的定位、分割以及滚针的拉伸展开。再次运用差影法的轴承内外环表面疵病检测和基于灰度投影的滚针缺失检测。设计中对差影法的模板学习做了改进，应用了多幅图形求取平均模板图像的方法使差影模板具有---的自适应性，提高了差影法的准确率。
，设计了一套多角度照明方式的适合滚子检测的光学成像系统用于图像采集，对比了几种图像分割中常用的边缘检---法和阈值分割算法的优劣，介绍了特征提取的相关理论和常见的模式识别分类器。针对损伤、欠磨、生锈和倒角缺料等缺陷，设计了一套有效的图像处理算法流程，提出了大类间方差法和局部阈值算法的缺陷分割，对分割后的图像实现特征提取与描述，然后进行svm分类识别。
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