机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测

轴承在生产过程中的滚动体缺失会影响机械设备的安全运行,本文提出了机器视觉背景下基于VisionPro的轴承滚动体缺失检测。在获得较好的打光图像后,利用VisionPro的PMAlignTool进行模板训练以及缺失识别,并结合C#脚本,将结果可视化,在图片上显示具体的检测结果,包括产品合格与否、合格的滚动体个数以及不合格的原因,便于后续的人机交互。通过实验,该方法确实取得了较好的检测结果,能够正确检测轴承滚动体的缺失情况,后续结合通信设备与机械手臂,可实现自动分拣。相较于传统的人工检测,该方式具有效率高、准确性高、安全性高的优势,是现代工业生产中亟需的检测方式。