本文旨在研究微小轴承表面缺陷检测。在结合了浙江省和宁波市联合科技攻关项目《基于CCD图像识别技术的微小轴承表面缺陷检测系统研究》(宁波市项目编号:2005B100014)(浙江省项目编号:2007C31014)的基础上,着重研究了其检测系统的组成部分并建立适用于微小轴承表面缺陷检测的人工神经网络模型。本文是以建立微小轴承表面缺陷人工神经网络检测模型为目标,基于机器视觉原理,以图片的组合矩不变理论为判别依据,对微小轴承的表面缺陷进行检测,并指导实际生产。针对本课题所检测微小轴承的表面结构、尺寸、检测精度和缺陷特征,结合实际实验条件,分析了微小轴承检测系统组成及其各部分硬件的选取;分析了各种预处理方法,并选择本文所需要的方法对采集到的图片进行处理;选择组合矩不变量作为图像特征量进行了特征提取,建立了图片特征库;最后建立人工神经网络模型,并通过对网络的训练和检验,证明了人工神经网络模型的检测能力的可靠性。