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凸轮轴是活塞发动机的重要零件之一，使用极其普遍。它的质量、安全和寿命对发动机的性能有至关重要的影响，因此对凸轮轴质量的检测一直是生产厂家关心的问题。近年来，各生产企业通过技术改造，在凸轮轴生产上采用了自动化单机或自动化生产线，向现代化迈进。但凸轮轴质量检测仍采用人工目测方法，即使是荧光磁粉无损检测也主要由人工观察完成，不仅工作量大、效率低，而且可靠性差、漏检率高，影响产品出厂质量。随着计算机技术的飞速发展，机器视觉技术在工业在线检测中的优势越来越明显。由于机器视觉技术具有非接触、不疲劳等人工检测无法比拟的优点，可以大幅降低检测成本、提高生产效率、提高产品的质量，目前在工业检测领域得到了广泛的应用。
本文根据厂家给出的凸轮轴检测要求，提出了一套基于机器视觉的凸轮轴表面缺陷检测系统的具体方案。在分析了现有的光源照明方式的前提下，通过对凸轮轴表面特征以及缺陷特征分析，设计了垂直打条形光底部环形光补光的照明方案；并根据所需取景范围和拍摄速度精度等选择了合适的镜头和相机，完成了光源系统的构建，初步搭建了一套凸轮轴传动机构。
在系统的检测软件设计方面，对现有的工业检测常见算法进行了分析。首先通过改进的投影算法进行凸轮轴定位，去掉凸轮轴背景中会与缺陷产生混淆的部分。然后研究了常用的图像平滑算法，根据凸轮轴表面特征采用了中值滤波对其进行平滑，去除噪声以及一些轴面上的白点和灰尘，并选用了梯度锐化对平滑后的图像细节进行一定的增强。在分割方法的选择上重点分析了阈值分割与几种经典的边缘检测方法，选择了自适应阈值分割作为本系统的分割算法。最后通过对不完整边缘进行边缘连接得到完整的缺陷边缘，并用投影算法加以标记，根据工业相关判定准则量化得出检测的判定标准，将相机拍摄的凸轮轴表面一圈若干张图像进行质量综合判定。软件开发基于移植Opencv计算机视觉库和VisualC++6.0开发环境以及MFC类库，采用面向对象的程序设计方法，实现了对凸轮轴表面缺陷的识别，达到了预期目标，为该课题进一步的研究，并最终实现凸轮轴表面缺陷在线检测系统创造了条件。