本发明涉及机器视觉技术在机械工程领域的运用，具体为一种基于深度学习的环状轴承外表面缺陷检测方法；包括如下步骤：步骤1：采集环状轴承正上方图像和位于下端面检测工位玻璃上的下方图像2张缺陷图片作为1组，机械手采用Halcon的手眼标定策略定位后，抓取工件放入外侧检测工位旋转采集轴承外侧表面的连续图像作为另一组图片；步骤2：图像采集完成后，将环状轴承外侧表面图像进行图像矫正的图像预处理工作；步骤3：将两组图像分别送入训练好的两个神经网络模型中进行识别判定，如有缺陷部位则进行标注并将该轴承视为废品，如没有缺陷则为无损成品。
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来源：北方有色网
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