王恒迪，李莎，杨建玺，刘盟盟

(1.河南科技大学 机电工程学院，河南 洛阳 471003；2.中国一拖集团有限公司 计量检测中心，河南 洛阳 471003)

在轴承生产和装配过程中，有少量轴承产品外表面会出现锈蚀、磕碰伤、凹坑、擦伤等缺陷，为配套主机的正常使用埋下重要隐患。传统轴承外观缺陷检测主要依靠人工进行，检测效率及精度相对较低，而且难以实现检测数据的实时自动化管理。鉴于此，提出了一种将计算机视觉检测技术应用于轴承外观缺陷检测的方法[1-2]。

1 图像处理

计算机视觉检测系统中使用的预处理主要包括图像二值化、边缘检测等。图像采集卡得到的轴承原始图像如图1所示。

图1 轴承原始图像

1.1 图像二值化

图像二值化原理为

(1)

由此可见，阈值T决定了图像信息的去留，选择合适的阈值是进行图像二值化处理的关键，在此采用一种改进的最大类间方差(Otsu)法进行分割[3-4]。

设一幅图像的灰度级为L，根据阈值将图像像素分为2类：[0,1,2,…,t]和[t+1,…,L-1],则类间方差为

(2)

最佳阈值T的选取原则为

(3)

Otsu法实际上是一个穷举法，通过穷举搜索求得最佳阈值T，使目标与背景间的类间方差最大，该算法的核心是类间方差的计算，计算量较大。

经过大量试验分析可知，每一次二值化的阈值均在一个较小的灰度范围内变动，且必有umin≤T≤umax(umin，umax分别为图像灰度的最小值、最大值)。经过试验验证，将阈值上限设置为umax，阈值下限设置为灰度中值T0

(4)

在[T0,umax]灰度范围内运用快速Otsu法选取最佳阈值T对图像进行二值化处理，可有效减少运算次数。……