轴承是机械行业中非常重要且应用十分广泛的机械部件,其生产批量大、精度要求高。目前,我国大多数轴承生产厂家在轴承尺寸检测方面还是依靠机械式、光学式等测量仪器,采用抽检方式进行。这种依靠人力的随机抽样检测方法检测效率低、易于引起人为误差;特别对于圆锥滚子轴承更存在滚动体的正反装问题,其检测也是靠人工肉眼进行的,容易引起视觉疲劳而漏检。虽然在测振全检时候能够检测出正反装问题,但由于滚动体反装在测振时会引起轴承内外圈的损伤,而使轴承内外圈报废,提高了废品率。针对这些问题,本文以机器视觉技术为基础,以图像处理技术为方法,开发了圆锥滚子轴承尺寸检测和滚动体反装识别检测系统。结合系统的检测功能和轴承的特点,利用图像采集、显示、处理和分析技术,完成了圆锥滚子轴承视觉检测系统的设计,包括系统的总体结构设计、硬件配置、图像处理方法比较分析、软件设计等。在设计过程中解决了图像采集系统的硬件设置与标定,自行设计了系统光源和照明方案,研究了数字图像处理方法与滚动体反装识别等关键问题。详细介绍了相关的图像处理技术,在图像预处理中,分析比较了几种不同的平滑滤波效果,发现中值滤波具有较好的边缘保持和适应性,因此文章选择快速中值滤波算法对轴承图像进行平滑处理,并利用直方图修正对图像进行修正;通过分析比较经典边缘检测算子和阈值分割算法的分割效果,选用背景校正阈值法提取轴承图像,对二值图像运用内梯度法提取轴承图像的边缘信息,并用最小二乘法拟合出轴承内外圈边缘;在滚动体反装识别方面使用了模板匹配方法,先区分轴承的正反面,再分别使用非均匀采样匹配和形状匹配方法,对正反面的滚动体反装进行识别。以LabVIEW为平台,利用其功能强大的图像处理软件包IMAQ Vision进行软件编程和程序调试,开发出了一套完整的圆锥滚子轴承视觉检测系统。实验证明系统对一个轴承的检测时间满足流水线要求,并且检测精度较高,说明本系统有较好的检测能力。