杨小艳

(安康学院 电子与信息工程学院， 陕西 安康 725000)

0 引言

目前商场中各类产品竞争极其激烈，为提升产品竞争性，越来越多的商家把提升产品吸引力的重点放在改变产品包装上[1]。但是由于各类产品的包装盒多为纸质，所以在生产和运输环境下会导致产品包装出现缺陷[2-3]。依据产品层次包装被分为内包装、二级、三级、外包装四类，无论何种产品，常规情况下都会包含多种包装，因此各层之间不可避免地会出现材料缺陷，而包装盒表面一旦出现缺陷，对消费者的吸引力就大大降低，影响产品的销量[4]。实际环境下，由于原料、敷料或者生产环境影响会造成包装盒表面出现破损、褶皱、污物和斑点等缺陷问题。检测包装盒表面质量主要是为了有效保证包装盒质量得到控制，防止具有缺陷的包装盒流入市场[5]。传统检测包装盒表面缺陷的方法一般为人工检测及挑选，这种检测方法速度慢、耗时长、精度低而且人工成本巨大。针对这一问题，越来越多的企业使用自动化检测技术及设备。目前已有研究中对于包装表面缺陷检测的技术包括基于改进梯度幅值的包装缺陷检测方法[6]以及基于图像小波变换的包装缺陷检测方法[7]，这两种方法都能实现包装盒表面缺陷的检测，但是在图像处理方面存在不足，而且检测包装盒缺陷的准确率不高。

图像处理机器视觉是一种人工智能技术，主要是指人眼功能被图像摄像设备所取代的一种技术，这种技术中人脑功能被图像处理技术所取代，使目标色素被提取以分析产品信息[8-9]。……