钢球作为轴承的主要零件,其表面缺陷对轴承的精度、运转性能和使用寿命等都有着至关重要的影响。目前,在轴承行业中,对钢球表面缺陷的检测仍然采用传统的人工目视检验法,其准确性和稳定性均难以保证。本文应用数字图像技术对钢球表面缺陷进行分析与识别研究。开发了钢球表面缺陷检测系统,进行了钢球表面缺陷实时检测识别系统的研究,研制出了满足项目指标要求钢球表面缺陷检测仪。由于钢球是强反射复杂球面,给获取清晰的缺陷图像带来困难,本文通过对钢球光学反射特性进行研究,结合大量的试验,研究并设计了钢球表面缺陷检测仪的光照系统。针对钢球表面全检测的要求,设计了用于图像检测的钢球展开机构,完成了图像采集实验系统的搭建,从而实现对钢球表面缺陷的图像采集。在进行缺陷识别之前需要对图像进行处理。本文采用HIS彩色空间转换算法,避免了丢失大量的信息而影响图像处理结果;根据钢球图像的特点,本文采用对Sobel算子优化的边缘提取算法对图像进行处理,对图像进行分割,得出了钢球缺陷的相关特征参数。建立了BP神经网络,对钢球特征参数进行处理,得到钢球分类信息,完成钢球的分类。最后以LabVIEW为系统平台,开发了相应的钢球表面缺陷检测软件。并进行钢球试验,对钢球进行检测分检,准确率达90%以上。