一种基于机器视觉的表面缺陷快速检测方法*

周国栋

（湖南广播电视大学网络技术学院， 长沙 410004）

0 引言

表面缺陷检测是工业产品质量检测的重要内容，常见的工业产品表面缺陷种类主要有裂痕、凹陷、色斑等。

采用机器视觉进行产品表面缺陷快速检测具有非接触、机械结构简单等优点，近年来，如何实现机器视觉的快速识别成为研究热点[1-3]。李庆利等[1]利用颜色特征，以区分产品表面缺陷和背景颜色，再利用基于彩色空间的聚类方法设计出一种快速识别方法，但彩色空间对光源环境非常敏感，检测不稳定，且检测时间长，不易小型化；张军[2]提出一种利用小波变换进行频域滤波和特征识别的方法，用于表面缺陷的快速检测，但基于频率的处理方法容易受到复杂纹理背景的干扰，有一定的局限性；晁云等[3]采用模板识别的方法，将合格表面图像设置为模板，再和待检表面进行对比，最后用局部门限处理算法实现快速缺陷特征快速识别，但该方法只适合于固定背景情况，对于变化的纹理背景就无能为力了。

以瓷砖的表面缺陷检测为例，目前，该领域生产实际中的检测主要依靠人工，机器视觉应用较少，阻碍其应用的主要原因是该领域生产环境较复杂。一是表面缺陷种类多，且形态各异，无法利用标准的模板进行识别；二是生产过程留下的非缺陷干扰较多，比如手印、水渍、碎石等，和缺陷特征在图像上较为相似，加大了视觉检测的难度，而要做到检测前彻底清除干净，也十分困难。……