轴承在机械行业中的应用非常广泛,轴承质量的好坏直接影响到机械行业的安全生产和机器的使用性能及寿命。目前轴承生产企业大多采用人工检测,该方法工作量大、效率低、而且漏检率高,严重影响到轴承的出厂合格率。因此,轴承的质量检测一直是企业亟待解决的问题之一。在此背景下,本文依托于陕西省科技厅工业攻关项目(2011K09-39)“小尺寸复杂零件检测及三维重构技术研究”,研究了基于工业视觉的轴承尺寸在线检测技术,创新性的实现了轴承尺寸及表面缺陷同时的在线检测,极大的提高了轴承的检测速度及精度。根据项目目标要求,设计了检测系统的总体方案,论述了视觉检测系统的硬件构成及选择原则,并选择了合适的数字摄像机、镜头和光源等视觉检测系统硬件,重点分析了光源及照明方式,设计了适合本课题的光源照明系统；接着讨论了图像处理的一些算法,对不同算法的优缺点进行了对比,并且通过实验分析,选择了中值滤波作为图像平滑的方法,迭代法作为阈值分割的有效方法。着重论述了边缘检测和特征提取技术,并且根据尺寸检测和缺陷识别的差异,选择了不同的边缘检测和特征提取方法。本文的检测系统减少了运算量,缩短了运算时间,使轴承检测精度及速度大大提高。在检测平台上以不同型号和尺寸的轴承作为实验对象进行验证,实验结果表明该检测系统能够快速、可靠地实现轴承的检测,内外径尺寸检测精度可达2μm甚至更高；能够检测到零件表面宽度不小于20μ m,以及最小几何尺寸不小于20μ m×20μ m的划伤、裂纹等缺陷,检测系统在图像处理过程中加入了缺陷的模式识别环节,能够对缺陷的类别进行区分,提高了检测的多样性,同时柔性化的设计可以满足不同型号轴承的检测要求,具有很好的应用前景。