4。3 样本检测 21

4。3。1 模板选择 22

4。3。2 变换图像 22

4。3。3 比对图像 22

5 系统演示与性能分析 24

5。1 系统演示 24

5。2 结果与性能分析 26

结 论 29

致 谢 30

参 考 文 献 31

第 II  页 本科毕业设计说明书

本科毕业设计说明书 第 1  页

1 引言

工业产品在生产完成之后、包装出售之前的质量检测具有重要的意义，它影响着产品的 最终品质，而可见的表面瑕疵检测则是质量检测过程中的一个重要部分。对于一般的工业产 品来说，表面的瑕疵包括划痕、污点、图文缺陷以及标签缺陷等，这些瑕疵的存在使得产品 的外观质量大打折扣，甚至会影响其销售，因此需要在质量检测过程中将带有相关瑕疵的产 品检出，并做后续处理。

人工肉眼进行瑕疵检测是传统的检测方式，但是其极为耗时且成本高，并且具有极强的 主观性，由于人工的疲惫或疏忽等因素，极易带来漏检和误检；近年来，随着工业化的飞速 发展，生产效率的快速提高的同时也给工业瑕疵检测带来了更大的工作量，人工检测已远远 不能满足工业生产的实时性需求。因此，采用机器代替人工完成自动的瑕疵检测已经成为一 个必然的要求和未来的发展趋势。

近几十年来，随着计算机技术的发展，图像处理技术已越发成熟，计算机视觉技术也开 始应用于越来越多的领域和行业。基于机器视觉的自动瑕疵检测技术具有更高的准确率、更 快的速度以及更低廉的成本，因此已被运用到了各种工业产品的瑕疵检测工作中。

1。1 国内外研究现状

1。2 机器视觉发展史及发展趋势

1。3 本文主要研究内容及结构

本论文基于实际工程项目，主要研究并实现了基于机器视觉的平面状工业产品的自动瑕 疵检测系统。由于同一检测系统面向不同产品，因此首先研究了如何构建模板库，并能够根 据待测样本图像的特征，从模板库中自动获取对应模板的功能；然后就如何将样本图像和模 板图像进行几何对齐配准进行了学习研究；最后研究了如何根据对齐的图像，有效比对并标 注出瑕疵。论文具体安排如下：

第一章：引言。主要介绍本文的研究背景、内容以及主要结构。 第二章：系统需求分析及设计。主要介绍了本项目的总体设计需求，然后介绍了实现该

系统需要的平台和工具，并对系统进行了体系结构的设计。 第三章：主要算法介绍。介绍了本系统中所采用的关键算法和技术，包括特征点提取及

匹配，单应，RANSAC 算法，图像配准，边缘检测算法以及自适应阈值算法。 第四章：系统详细功能的设计和实现的介绍。从功能实现的角度出发，详细介绍了功能

的设计及原因。 第五章：系统的演示与结果分析。通过对以上算法和功能的设计实现，该系统能够实现

瑕疵检测基本需求，操作清晰简洁。 第六章：对本文的工作进行了总结，并对可以进一步开展与提高的工作进行了展望。