滚动接触疲劳是以滚动接触方式传递运动的零件的主要失效形式，这类疲劳具有突发性，会引起机器的不正常运转甚至损坏。准确检测基础材料的滚动接触疲劳有助于预防、减少实际生产中由其引发的事故，但当前的检测方法不能量化检测滚动接触疲劳，无法精确获取材料的滚动接触疲劳性能。因此研发一套能够量化、实时检测材料滚动接触疲劳性能的检测系统对滚动疲劳接触失效机理研究以及实际生产应用具有重大意义。 针对当前滚动接触疲劳检测方法的不足，本文设计了一套基于机器视觉的滚动接触疲劳在线检测系统。以实现量化检测滚动接触疲劳，记录滚动接触疲劳产生、扩展到失效演变的全过程，主要研究工作如下： （1）搭建了适用于滚动接触疲劳试验机的机器视觉检测系统。为解决滚动接触疲劳试验机受载振动、润滑油飞溅等实际工作环境对机器视觉检测系统带来的干扰。设计了安装相机和光源的减振支架，以及便于图像采集的挡油装置；分析了光源角度和光强对图像灰度值的影响，确定光源照射角度60°和光照度2600Lux为图像采集时辅助照明的最佳参数。 （2）研究了滚动接触疲劳机器视觉检测的相关算法。主要包括：在频域采用DoG算法实现图像增强；根据疲劳点的形态特征先验知识，筛选剔除经阈值分割后的冗余部分；通过矩形和圆形金属标定板，获得线阵CMOS相机在本图像采集环境下的面积像素当量；采用基于面积阈值和基于距离的点云密度的方法，实现量化检测滚动接触疲劳。 （3）建立了油润滑下的滚动接触疲劳机器视觉检测的检测误差补偿模型。将疲劳点按面积大小划分为10个等级，获得在不同流量下的各个等级的平均检测误差，推导出最佳误差函数。然后根据润滑油流量、检测结果和误差函数建立了误差补偿模型。实验结果表明：通过该方法补偿疲劳点检测误差，检测误差平均值的范围在：1.9%～3.04%，较补偿前降低了5.8%。 （4）验证了本文设计的机器视觉检测系统的准确性和稳定性。整机联调实验结果表明：检测疲劳点个数准确率可达96.5%，对失效试样中最大疲劳点面积检测的平均误差为3.34%。
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