孙志海

(杭州电子科技大学计算机学院， 杭州310037)

随着计算机实时控制技术的进步，一次性餐具成型系统的自动化程度获得大幅度的提高[1]。一次性餐具生产系统自动化程度的提高，不仅降低了制造厂商的人力投入，而且提高了生产线的生产效率。然而，当前一次性餐具制造业的竞争越来越激烈，加上一次性餐具本身用途的特殊性，使得制造厂商对所生产一次性餐具的外观质量提出了更高的要求，特别是对一次性白色餐具的要求很严格。若所生产的一次性白色餐具存在表面缺陷，如黑点、黄斑、油污、褶皱、透光、裂痕、表面凹凸不平或形状缺陷(如圆盘不圆)等，将会对餐具的整体销售带来不良影响，所以，一次性餐具出厂前一般需要对餐具的外观质量进行严格检测，剔除存在缺陷的产品。然而，目前一次性餐具表面质量的检测大部分是通过人工检测，使得检测效果常常受限于检测人员的主观意识及人眼疲劳程度，导致缺陷检测精度无法界定，整体检测效率较低。当前机器视觉检测技术的流行[2-3]，给一次性餐具表面缺陷的检测提供了一种新思路，即利用工业相机获取餐具图像，用图像处理算法对餐具图像进行分析，最终判断餐具是否含有缺陷。工业机器视觉检测平台一般随被检测目标及现场环境的不同而有较大差异。本文主要围绕一次性白色圆形餐具表面污渍的检测问题，给出一种一次性白色圆形餐具表面污渍检测算法的设计思路。……