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采用这种无油轴承时，轴颈表面粗糙度应Ra≤0.209μm，并应有较高的硬度，轴承应有较大的间隙，因为塑料吸湿和应力松弛后，尺寸会变化，且线胀系数较钢大。轴承常用宽径比为0.5～1.5，轴瓦厚度应尽量薄，以利散热。
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迈迅威视觉软件算法通过一组有代表性的注释图像，以及已知的好样本进行自我训练后，学习系统自动集成上下文信息，形成一个可靠的形状和纹理的模型，用于校对检测。结果显示，之前难以被识别的缺陷，都可以被准确地检测到：撞击和刮伤被视为异常，因为它们有一个纹理区域偏离了预期的设定值，即撞击和刮伤面积超出了容忍偏差。针对CCD采集到的焊件外观图像的特点，将图像预处理模块分为图像灰度化转换、图像复原、图像降噪以及图像增强等四个功能。
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本文分析了磁环表面缺陷检测研究现状,提出了本课题的关键技术点。根据厂家及课题组的要求制定了相关技术指标,并根据要求对磁环缺陷检测算法进行了设计,具体如下所示:图像预处理算法设计:通过相机获取的磁环初始图像灰度不均、含有噪声等干扰因素,因此在进行检测前必须要对图像实施预处理以降低干扰因素的影响。本文首先利用分段线性灰度变换对磁环图像进行灰度处理。然后,利用本文改进的中值滤波对磁环图像实施降噪处理。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。后,为了分离磁环的背景,提取有效区域,本文分别介绍了基于阈值分割和基于边缘检测的分割算法。
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机器视觉检测技术在国内主要应用于定位、测量、检测和识别四个主要方向，在进行图像采集和图像处理的过程中，下面分析的五个问题直接影响了机器视觉检测系统分析数据的获取确性。
打光的稳定性；
工件位置的一致性，工件位置的不一致性是导致测量检测的一个特别重要的关注要素；
在高精度测量的时候一般是需要进行标定，主要分为光学畸变标定、投影畸变标定，物像空间的标定等，不过一般的标定算法都是基于平面的标定，对于不是平面的很难用标定算法解决。
