基于计算机视觉技术的物品表面缺陷检测系统

基于计算机视觉技术的物品表面缺陷检测系统

这篇文章将介绍一种基于计算机视觉技术的物品表面缺陷检测系统，并提供相应的Matlab源代码。

物品表面缺陷检测是制造业中非常重要的一项任务，它能够帮助生产商在生产过程中及时发现并修复产品表面的缺陷，从而提高产品质量和生产效率。本系统采用了计算机视觉技术，通过对物品的图像进行处理和分析，自动地检测和识别表面上的缺陷。具体实现过程如下：

1. 图像的预处理

首先，我们需要对原始图像进行预处理，以便更好地进行缺陷检测。预处理过程主要包括以下步骤：

• 去噪

由于图像中可能存在一些噪点，因此需要进行图像去噪处理。我们可以使用滤波器来平滑图像，并去除噪声。在本系统中，我们使用了中值滤波器进行图像的去噪处理。

• 灰度化

为了更好地进行图像处理，我们需要将图像转化为灰度图像。灰度图像只包含黑白两种颜色，可以方便地进行数字计算和分析。在本系统中，我们使用了MATLAB自带的rgb2gray函数进行图像的灰度化处理。

• 去除背景

如果产品表面的背景比较复杂，那么可能会对缺陷检测产生干扰。因此，需要将背景进行去除。在本系统中，我们采用了基于阈值的二值化方法将背景去除。

2. 缺陷的检测与识别

接下来，我们需要对经过预处理后的图像进行缺陷的检测和识别。具体实现过程如下：

• 边缘检测

对于物品表面的缺陷，通常会与周围的图案或者纹理产生明显的区别。因此，我们可以通过边缘