摘要
钢球作为一种重要的机械基础零部件，其表面质量直接关系到机械设备的运行精度、稳定性和使用寿命。
传统的钢球表面缺陷检测主要依靠人工目视检查，存在效率低下、误检率高、容易受主观因素影响等问题。
随着计算机视觉、数字图像处理和机器学习等技术的快速发展，基于图像的钢球表面缺陷检查系统应运而生，为实现钢球表面缺陷的自动化、智能化检测提供了新的解决方案。
本文首先介绍了钢球表面缺陷检测的研究背景和意义，阐述了图像处理技术在缺陷检测中的应用，并对钢球表面缺陷检查系统的国内外研究现状进行了综述。
然后，重点介绍了基于图像的钢球表面缺陷检查系统的关键技术，包括图像采集、图像预处理、缺陷特征提取、缺陷识别与分类等。
最后，对基于图像的钢球表面缺陷检查系统的未来发展趋势进行了展望。
关键词：钢球；表面缺陷；图像处理；机器视觉；缺陷检测
钢球作为一种常见的机械基础零部件，广泛应用于航空航天、汽车工业、精密仪器等领域。
钢球的表面质量直接影响着机械设备的运行精度、稳定性和使用寿命。
然而，在钢球的生产过程中，由于原材料、加工工艺、生产环境等因素的影响，其表面容易出现裂纹、凹坑、划痕、氧化、夹杂等缺陷，这些缺陷会严重影响钢球的性能和使用寿命，甚至造成安全事故。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
