人工智能在过去的几年里一直处于持续的高速发展阶段，很多机器人也已经具备了相当高的智能化特点。但是对于人类所希望看到的机器人来说，这显然还是远远不够的。罗马非一日所能建成，机器人也不可能一下子就变得非常智能化。对于科研人员们来说，自然也需要一步一步的来。那么问题就来了，机器人的开发首先应该对准哪个方向呢？对于大多数科研人员来说，他们的答案都是相同的：机器视觉领域。
机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。下面我们就来聊聊在轴承方面的应用！
轴承缺陷机器视觉检测系统主要由CCD传感器、光学系统、图像采集单元、 图像预处理单元、轴承图像分割、定位、计算单元以及机械运动平台等部分组成。CCD摄像头、图像采集卡属于轴承缺陷检测系统的前置装置。负责轴承图像的采集工作，CCD摄像头与采集卡的好坏直接影响系统的检测精度以及性能。图像预处理单元主要对轴承图像进行灰度变换、图像增强、滤波去噪等处理，是后续轴承图像分割、定位、计算的前提。轴承图像分割、定位以及计算单元是要点，也是轴承缺陷检测系统核心技术，主要包括轴承滚珠、连接器等图像的分割、匹配以及轴承图像的定位、图像相对转角的计算等。
被检轴承在机械运动工作平台上，在计算机的控制下，以一定的速度和节拍在传输带上运动，轴承在光源的照射下，其影像被投射到光学成像系统，经透镜放大聚焦在CCD的光敏阵列面上,CCD 摄像头将其接收的光学影像转换成视频信号输出到图像采集卡, 图像采集卡再将视频信号转换成数字图像信息供计算机处理。计算机运用各种算法对图像数据进行预处理、轴承图像分割、定位以及计算等，判断所检轴承是否为合格品，为合格品者则计算并输出图像的相对转角，由机械执行机构（比如机械臂）根据此转角完成轴承生产的下一工序。
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