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可形成一层很好的转移膜保护对磨轴，提供了轴承的自润滑性能。2. 铜粉层0.20~0.35mm，具有很好的承载能力和耐磨性，良好的导热性能可及时转移轴承运作过程中产生的热量。复合材料可渗入到铜粉球的间隙中，提高了结合强度。目前,大多数磁材生产企业仍采用传统的人工对磁材进行尺寸测量与缺陷检测。3. 低炭钢，提供了很好的承载性能和热传递作用。4. 铜/锡电镀层0.002mm，使其有更好的耐腐蚀性能。

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在滚针轴承的生产装配过程中，其表面疵病和滚针缺失是常见的质量缺陷问题。传统的检测轴承质量缺陷主要靠人工检测，不仅效率很低而且可靠性也很差，常常出现误检漏检现象。机器视觉检测系统的性能取决于高质量图像的采集，让系统能够“看见”更多的缺陷细节，并进行有意义的评估。随着机器视觉技术的出现与发展，其逐渐被应用于工业检测方面。机器视觉检测技术以其高速率、高准确度、可靠性好等优点弥补了人工检测的劣势，节省了人工劳动力并且实现了生产线的自动化，大大提高了企业的生产效率。

质量控制在钢铁生产中的意义日趋显著,带钢的表面缺陷是影响其质量的重要因素,进行带钢表面缺陷检测对于提高其质量具有非常重要的作用。传统的人工检测的方法已不能满足需求,因此研究和开发带钢表面缺陷自动检测系统已经成为钢铁企业的共识。首先针对外观缺陷图像特点,分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性为了实现外观缺陷自动检测,研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。 本文研究了基于机器视觉的带钢表面缺陷检测技术和分类技术,提出带钢表面缺陷检测系统的总体方案,对系统的硬件结构和软件结构进行介绍,着重讨论系统的图像滤波方法、图像分割方法、特征选择与提取方法和缺陷分类方法,主要研究内容如下: ①根据带钢表面缺陷检测系统的技术要求,提出系统的总体方案。系统采用基于局域网的C/S系统结构,主要由图像采集、图像预处理、特征选择与提取、图像识别四个部分组成。