张 伟 曾 碧

(广东工业大学计算机学院 广东 广州 510006)

针对复杂纹理的手机外壳缺陷检测方法

张 伟 曾 碧

(广东工业大学计算机学院 广东 广州 510006)

针对手机表面存在纹理复杂、缺陷细小和缺陷多样性等特点，提出一种应用于复杂纹理的手机外壳缺陷检测方法。该方法首先对手机外壳表面划分区域进行放大处理，并抑制放大后的纹理。然后进行图像的主结构提取，再采用一种自适应边缘检测Roberts方法来进行缺陷轮廓提取。最后运用一系列的中值滤波、形态学运算等方法来综合处理并提取缺陷。实验表明，对手机外壳的划痕、污渍等缺陷误检率低，具有良好的检测效果。

缺陷检测 纹理抑制 边缘检测 中值滤波 数学形态学

0 引 言

近年来，表面缺陷检测技术广泛地应用在钢材、织物、木材等方面，而随着工业机器人的兴起，手机外壳打磨抛光开始走向自动化。而在手机外壳打磨抛光的过程中，由于手机外壳专有的特性和光洁度的需求，准确检测出手机外壳细小划痕、污渍等缺陷是实现自动化的重要的一步。

有关表面缺损检测方法一直都是学者和工业界研究热点。2008年，Xie[1]从纹理分析表面缺陷检测总结了统计、结构、模型等方法，并仔细对各个方法进行了分析和比较。2014年，罗菁等[2]针对表面缺陷检测技术总结出三类方法：统计法、频谱法和模型法，并分别比较了各类检测方法的算法性能、应用场景等优缺点。2009年，Mak等[3]设计了一个优化的形态学滤波器来增强图像缺陷和背景的对比度，最后用阈值法检测其表面缺陷，有效地解决了缺陷和非缺陷之间的低对比度问题。……