李 彦，朱凌云

(东华大学a.信息科学与技术学院；b.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心，上海 201620)

纽扣是非常重要的服装辅料，它的优劣会在很大程度上影响到服装的品质[1]，因此纽扣的质量检测是非常重要的。纽扣的生产数量非常巨大，但目前大部分纽扣生产工厂采用人工方式进行缺陷检测，检测效率是极其低下的。

随着计算机技术的发展，图像处理技术被广泛应用于工业产品缺陷检测，其不仅能提升产品的质量，而且还能节约成本。目前，常用的表面缺陷检测算法可以分为3种：统计法、频谱法和模型法[2]。统计法一般是利用直方图统计特征，并利用灰度共生矩阵等方法描述目标图像；频谱法主要是傅里叶算法和小波法等；模型法则是利用各种算法模型。这些技术有十分广阔的应用平台，已经可以在多个领域取代人工检测，比如玻璃板[3]、印刷品[4]、木材[5]等的检测。

四眼纽扣是生活中最常见的一种纽扣，这种纽扣的缺陷较多，主要缺陷类别有内孔变形、内孔缺失、边缘破损、污渍、划痕及凹坑等。为了提高纽扣检测效率和节约成本，基于图像处理对四眼纽扣瑕疵进行研究，设计一套基于图像处理的纽扣次品检测系统。

1 基于轮廓的纽扣瑕疵检测系统

基于轮廓的纽扣瑕疵检测算法流程如图1所示。第一步基于连通域分析纽扣感兴趣区域的分割及轮廓的提取；第二步检测纽扣内孔缺失与颜色瑕疵(包括污渍、划痕及凹坑等瑕疵)；……