孙 进，王 宁,孙 傲，丁 煜

(1.扬州大学 机械工程学院，江苏 扬州 225127；2.扬州树人学校，江苏 扬州 225001)

陶瓷膜是一种新兴材料，随着科学技术的快速发展，已广泛应用于生物发酵、食物饮料、污水处理等领域.企业因批量生产的产品出现缺陷，需要对陶瓷基板图像进行预处理[1]，常规的检测方法为人工检验，检测标准不统一，由于主观性和环境的影响，往往导致生产效率降低.

图1 实验流程图

近年来，伴随着计算机技术、电子技术的快速发展，基于机器视觉的自动化检测技术也得到了飞速的发展，为陶瓷膜表面检测提供了一种切实可靠的方案.采用“机器”代替人眼进行产品缺陷检测，已经成为未来检测行业的一个重要发展方向.机器视觉检测系统通过设计相应的光学成像系统，采用CCD等图像传感器对待测物进行图像采集，然后对采集的图像进行分析，可实现对待测物快速、高精度、客观地检测，已经广泛应用于表面缺陷检测、尺寸测量、目标检测等领域[2].2012年Zhou等[3]针对球体零件表面缺陷，选用了最先进的canny算子将图像的可搜区域缩到最小，确定了凸起、凹陷、剥落、磨蚀、被氧化这5种缺陷类型，并利用BP神经网络对这5类缺陷进行分类.进行陶瓷基板图像的自动缺陷检测需要依赖于经典的数字图像处理技术[4].由于陶瓷膜材料的特殊性，如今大多数研究都指向了微观纳米级的膜层(不在表面)，支撑体对膜层提供机械性能的保证.支撑体的表面缺陷与一般工业材料相似，但特定的缺陷会对其膜层起到破坏性的作用，如裂纹、孔洞；……