随着计算机技术的发展,现代工业对自动化程度的要求越来越高,工业体系向着智能化的方向发展,使得人们对工业产品表面质量的要求也越来越高。传统的表面质量检测大多是通过人工目测的方式,不仅效率低下而且稳定性差。因此,基于机器视觉的检测技术随之而生,并且蓬勃发展。本文主要针对圆锥滚子外观缺陷,利用视觉检测的技术和图像处理与分析的方法,完整地开发出一套视觉检测系统,包括硬件部署和软件实现,并设计了有针对性的表面缺陷检测的图像处理算法,提出了一套有效的表面缺陷检测的解决方案。本文的开发工具主要是基于C#和NI Vision平台,其编程和使用高效,大大缩短了开发时间,并利用OpenCV和MATLAB设计图像处理算法,供上层软件调用。本文讨论了常用的光源方案和其他视觉检测硬件,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测算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,提出了最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。通过系统在实际生产中的应用表明,本系统可以实现圆锥滚子的外观缺陷分割和识别。本文也介绍了深度学习的发展历程和在目标检测上的应用,详述了几个常用的卷积神经网络的架构和实现原理,深入分析了目标检测框架的改进和优化。利用迁移学习的方法,设计了一个基于预训练模型的卷积神经网络,针对损伤和欠磨两个缺陷目标数据集进行网络微调。模型的训练速度快,识别效果显著,优于传统的缺陷检测算法。本文实现了圆锥滚子外观缺陷的在线检测,并且检测结果高效、可靠、有较强的鲁棒性,能够实现代替人工目测的效果。系统运行结果表明,本文的算法有较高的准确率和较好的适应性,可以满足工业生产中的实际需求。