1.基于嵌入式机器视觉的轴承缺陷检测方法，其特征是：

第一步，通过控制平台控制上工件机器手上工件的速度，将轴承放置于检测流水线，嵌入式机器视觉测控一体机拍摄图像，显示终端进行图像的实时显示；

第二步，进行背光轴承缺陷检测工序，利用背光轴承凹面缺陷检测方法将轴承划分为不合格产品与合格产品，所述嵌入式机器视觉测控一体机发送信号至控制柜，控制柜控制执行机构将不合格产品通过执行机构流向其他方向；

第三步，对第二步产生的合格产品进行正光轴承缺陷检测工序，利用正光轴承缺陷检测方法将轴承划分为不合格产品和合格产品，所述嵌入式机器视觉测控一体机发送信号至控制柜，控制柜控制执行机构将不合格产品通过执行机构流向其他方向；

第四步，对第三步产生的合格产品进行侧光轴承缺陷检测工序，再利用侧光轴承表面缺陷检测方法将轴承划分为不合格产品和合格产品，所述嵌入式机器视觉测控一体机发送信号至控制柜，控制柜控制执行机构将不合格产品通过执行机构流向其他方向；

第五步，下工件机器手将第四步检测的最终合格的轴承取出；

所述背光轴承凹面缺陷检测方法采用计算二值图斑点信息检测轴承是否存在缺钉或缺珠问题；所述正光轴承缺陷检测方法用于检测轴承表面是否存在划痕、锈斑，轴承支架是否存在凹陷问题，包括正光轴承表面缺陷检测方法和正光轴承凹面缺陷检测方法，正光轴承表面缺陷检测方法采用图像差值法对轴承进行缺陷检测，正光轴承凹面缺陷检测方法采用计算二值图斑点信息对轴承进行缺陷检测；所述侧光轴承表面缺陷检测方法采用计算处理区域中图像的纹理特性检测轴承侧面是否存在划痕、锈斑问题。

2.根据权利要求1所述的基于嵌入式机器视觉的轴承缺陷检测方法，其特征在于，所述背光轴承凹面缺陷检测方法步骤如下：(2.1)采用圆定位方法，找到轴承凹面所在区域；

(2.2)选择背光轴承凹面缺陷检测，并选择检测区域为以上圆定位的区域；

(2.3)设置是否检测圆心距，若选择检测圆心距，则设置圆心距像素值大小；

(2.4)设置是否区域收缩，若选择区域收缩，则设置相应区域收缩的像素值大小；

(2.5)选择二值化方法，设置区域生长法种子像素阈值；

(2.6)设置是否进行数学形态学的膨胀操作，若选择进行膨胀操作，则设置膨胀模板大小；

(2.7)采用背光轴承凹面学习方法，根据步骤(2.1)～(2.6)所设置的参数，得到学习图像的斑点信息：致密度和离心率，设置缺钉、缺珠阈值调整参数；

(2.8)采用背光轴承凹面检测方法，根据步骤(2.1)～(2.7)所设置的参数检测轴承并测试步骤(2.1)～(2.7)所设置参数，若无法满足检测精度则重新进行步骤(2.1)～(2.7)；

(2.9)下载配置信息，所述一体机脱机操作，采用背光轴承凹面检测方法进行轴承的在线实时检测。

3.根据权利要求1所述的基于嵌入式机器视觉的轴承缺陷检测方法，其特征在于，所述正光轴承表面缺陷检测方法的步骤如下：(3.1.1)采用圆定位方法，找到轴承表面所在区域；

(3.1.2)选择正光轴承表面缺陷检测，并选择检测区域为以上圆定位的区域；

(3.1.3)设置是否检测圆心距，若选择检测圆心距，则设置圆心距像素值大小；

(3.1.4)设置是否区域收缩或边缘扩展，若选择区域收缩或边缘扩展，则设置相应区域收缩或边缘扩展的像素值大小；

(3.1.5)选择二值化方法，设置对应二值化阈值；

(3.1.6)设置是否进行灰度拉伸，用于现场受光源信息影响较大时；

(3.1.7)设置是否进行灰度值比较，灰度值比较用于当图像对比度不够大时；若选择灰度值比较，则设置灰度差值阈值；

(3.1.8)采用正光轴承表面学习方法，根据步骤(3.1.1)～(3.1.7)所设置的参数，得到学习图像的梯度图；设置相应通过条件阈值；所述通过条件为缺陷像素的总面积及像素面积占圆环的百分比，缺陷所形成的斑点的面积和周长； (3.1.9)采用正光轴承表面检测方法，根据步骤(3.1.1)～(3.1.8)所设置的参数检测轴承并测试步骤(3.1.1)～(3.1.8)所设置参数，若无法满足检测精度则重新进行步骤(3.1.1)～(3.1.8)；

(3.1.10)下载配置信息，所述一体机脱机操作，采用正光轴承表面检测方法进行轴承的在线实时检测。

4.根据权利要求1所述的基于嵌入式机器视觉的轴承缺陷检测方法，其特征在于，所述正光轴承凹面缺陷检测方法的步骤如下：(3.2.1)采用圆定位方法，找到轴承凹面所在区域；

(3.2.2)选择正光轴承凹面缺陷检测，并选择检测区域为以上圆定位的区域；

(3.2.3)设置是否检测圆心距，若选择检测圆心距，则设置圆心距像素值大小；

(3.2.4)设置是否区域收缩，若选择区域收缩，则设置相应区域收缩的像素值大小；

(3.2.5)选择二值化方法，设置对应二值化阈值；

(3.2.6)设置是否对圆环区域进行数学形态学的膨胀操作，若选择膨胀操作，则设置膨胀模板大小；

(3.2.7)采用正光轴承凹面学习方法，根据步骤(3.2.1)～(3.2.6)所设置的参数，得到学习图像中斑点的信息：最大最小距离比值、面积、周长、中心矩；设置最大最小距离比值、面积、周长、中心矩的阈值调整参数；设置是否使用中心矩作为判断条件；

(3.2.8)采用正光轴承凹面检测方法，根据步骤(3.2.1)～(3.2.7)所设置的参数检测轴承并测试步骤(3.2.1)～(3.2.7)所设置参数，若无法满足检测精度则重新进行步骤(3.2.1)～(3.2.7)；

(3.2.9)下载配置信息，所述一体机脱机操作，采用正光轴承凹面检测方法进行轴承的在线实时检测。

5.根据权利要求1所述的基于嵌入式机器视觉的轴承缺陷检测方法，其特征在于，所述侧光轴承缺陷检测方法步骤如下：(4.1)采用点定位方法找到轴承侧面左右边界上的两个点；

(4.2)选择侧光轴承凹面缺陷检测，并选择侧面边界上两个点为(4.1)中得到的点；

(4.3)设置处理区域长度和宽度；

(4.4)采用侧光轴承表面学习方法，得到区域的纹理特性，包括平均灰度值、平滑度和一致性，设置纹理特性参数的阈值；

(4.5)采用侧光轴承表面检测方法，根据步骤(4.1)～(4.4)所设置的参数检测轴承并测试步骤(4.1)～(4.4)所设置参数，若无法满足检测精度则重新进行步骤(4.1)～(4.4)；

(4.6)下载配置信息，一体机脱机操作，采用侧光轴承表面检测方法进行轴承的在线实时检测。