刘飞飞， 马礼然

(1.江西理工大学 电气工程与自动化学院，江西 赣州 341000;2.江西理工大学 机电工程学院，江西 赣州 341000)

0 引 言

从2019年12月开始，湖北省武汉市发现了多起不明原因的病毒性感染病例，我国爆发了新型冠状病毒肺炎(Covid—19)。新冠病毒传染性极强，传播途径广，潜伏期时间长。外出时佩戴好一次性医用口罩，是必要防护措施。随着全国复工复课，办公、出行、上课都需要佩戴口罩，口罩需求不断上升。目前口罩检测主要依靠人眼，这种模式不仅检测成本高，而且检测速度及精度无法满足生产需要。因此，外科口罩通过机器视觉方法检测表面缺陷是必要的。

机器视觉相较于人眼，有速度快，准确性高，检测成本低等优势，因此被广泛应用于工业生产检测领域。早在1985年，Mandeville J R[1]开发了利用机器视觉的印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测系统，解决了过去检测PCB板过程中无法准确检测出大面积缺陷及变形区域的问题。2013年,Ghorai S等人[2]针对钢表面缺陷检测，提出小波变换的方法，比阈值分割法表现更好。邓拥军等人[3]提出用石材外形的段包络线作为基准，抓取尺寸测量角点对比尺寸参数，利用分块策略生成局部多特征映射矩阵，确定石材表面缺陷的方法。

本文利用一次性医用口罩具有透光性的特点，提出了一种基于模板匹配与仿射变换相结合的一次性医用口罩耳绳检测方法。它利用电荷耦合器件(charge coupled device,CCD)相机结合传送带上到达固定拍摄点的一次性医用口罩获取待检测图像，然后通过计算机对其分析处理，检测判断口罩带是否断裂，并根据判断结果分拣合格品。……