基于方向空间的冰勺毛刺缺陷在线检测方法研究

邹斯逸,宋辉

（沈阳工业大学中央校区，辽宁沈阳,110000）

0 引言

冰勺是人们食用雪糕时所需要使用的工具。由于受木材本身材质的影响以及生产冰勺的过程中的工艺问题，会使得冰勺表面出现缺陷，影响产品的美观以及产生安全隐患。虽然人工智能和机器视觉等先进检测技术已逐渐成熟，但肉眼缺陷检测仍占很大比重，在中小企业中广泛存在。

毛刺通常出现在冰勺的边缘，表现为冰勺边缘多出来一撮木材，由于冰勺在使用雪糕过程中会接触到舌头，可能会对舌头造成划伤，因此属于严重缺陷。如图1 中红框所示，下面介绍两种提取冰勺毛刺的方法。

图1 冰勺毛刺缺陷

1 基于形态学的毛刺检测算法

冰勺的毛刺处于冰勺的边缘，基于这一特性，对冰勺区域采用形态学的处理，将冰勺边缘提出出来，在此基础之上再进行筛选，去除干扰区域，最终提取到毛刺区域，具体步骤如下：

（1）对冰勺图像进行预处理，冰勺在采集到的图像中占大概总像素的一半左右，通过截取包含冰勺的部分图像，能够减少算法运行的时间。

（2）使用全局阈值分割提出冰勺区域。全局阈值的表达式如（1）所示，f(x,y)是图像像素点的灰度值，经过观察支出型毛刺灰度直方图并不断测试，将阈值设为固定值25-255。

（3）接着对选中的区域进行连通域计算。连通域是指计算一个区域的连通分量，即判断一个元素是否和区域相邻，如果是，则属于同一个区域。对于邻域的判断，一般是采用4邻域和8 邻域，4 邻域是指一个元素其上下左右相邻的元素都算其邻域，而8 邻域则是多了左上、右上、左下、右下。……