1．目的及意义
工业零件的制造集成了当今制造领域的先进技术。尽管中国的工业生产起步较晚，然而，随着改革开放的深入，中国的工业生产取得了快速的进步。将回转体零件为重要的传动部件在工业生产和生活中起着重要的作用，广泛应用于机械、汽车，在运输和其他行业。旋转部件在工业产品的整体使用安全中起着非常重要的作用，并且旋转部件安全性的最重要因素之一是表面缺陷。因此，在工业生产中检测零件表面缺陷已经成为一个非常重要的环节。
传统的检测方法通常手工对零件进行缺陷检测，工作量大，效率高。这样效率很低，占用了太多的人力资源。因为测试人员的技术素质和经验不一样，因此判断零件是否有缺陷会因人而异。在缺陷检测过程中，主观的人工检测，很难保证零件的质量要求，并且容易漏检和误检。近年来，随着机器视觉技术的快速发展，用机器代替人眼进行缺陷检测已经成为现代。工业的发展趋势。它不仅可以提高产品的检测效率，还可以用于大规模生产、在线缺陷检测。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，人们对计算机硬件的要求越来越高相应的计算机处理速度也越来越快。同时，计算机技术、图像处理技术和模式识别技术也得到了极大的改进。基于计算机的零件表面缺陷检测技术具有自动化该技术具有高、低人为干扰、信息处理速度快、存储和检索方便等优点，实现了非接触和非接触损伤检测。由于机器视觉检测技术发展尚不成熟，仍有很大的发展和研究空间。存在许多问题:首先，相机拍摄的图像质量差，容易受到环境的影响第二个数字图像处理技术和模式识别技术的理论发展尚不够完善。
本文以发动机轴承座为实验对象，以零件的表面图像为研究对象通过结合图像处理技术和形态学理论，对采集的图像进行预处理和分割。和特征提取。通过对零件表面缺陷检测系统的研究，可以有效地检测零件列表。表面缺陷，从而实现产品质量和安全检验。基于图像处理的表面缺陷检测技术在工业生产中具有很高的实用价值和经济价值。
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2. 研究的基本内容与方案

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2.1设计的基本内容

发动机轴瓦轴承座自动化加工过程中，为防止轴承座出现结合面未加工而流入下一道工序，采用视觉检测方法检测结合面是否加工，根据工艺特点，研究一种算法并实现。

以发动机轴承座零件表面图像为研究对象，通过对零件表面缺陷进行分析与研究，提出了基于机器视觉的零件表面缺陷检测系统的研究。

2.2设计目标

（1）采用图像增强技术中的直方图均衡化来增强图像对比度突出缺陷从而实现图像预处理，减少图像噪声对检测的影响。

（2）通过比较多种阈值分割方法进行图像分割以及缺陷检测。

（3）采用主成分分析方法对特征进行选择图像特征再采用支持向量机来实现缺陷的分类提取以及缺陷分类。

（4） 设计缺陷检测算法、缺陷检测软件。

2.3拟采用的技术方案及措施