侯幸林，孙磊，高照，周培培

(1.常州工学院汽车工程学院，江苏 常州 213032；2.常州工学院电气信息工程学院，江苏 常州 213032)

不锈钢棒材的需求量极大，广泛应用于汽车、化工、能源、航空航天、环保、锅炉热交换器等领域的多种设备中，不锈钢棒材的磨制质量对下游的应用影响深远，然而，目前对棒材的质检多为人眼看、人手摸的人工检测，检测效率低，漏检率较高。因此，棒材缺陷的自动检测技术研究具有广大的应用市场。基于机器视觉的表面缺陷检测技术，检测速度快，加之合适的图像处理算法，能够有效完成多种缺陷的检测任务。

棒材质量检测涉及的缺陷较多，主要集中在螺纹、划痕、擦伤、斑点、凹坑等方面，其中以螺纹缺陷最为严重。造成螺纹缺陷的原因较多，可归结为砂轮与棒材之间不平行、砂轮有杂质、砂轮与棒材之间误入其他硬质干扰等原因。

不锈钢棒材具有表面光滑、易反光、噪声大等特点，本文涉及的棒材直径范围在4～18 mm，不锈钢棒材表面螺纹缺陷检测的难点体现在以下4个方面：一是不锈钢棒材表面光滑，图像采集难度大，易受反光影响，对光照系统和相机曝光的要求较高；二是受不锈钢材质影响，采集后的图像噪声大，局部细节容易淹没在噪声中；三是棒材表面缺陷有划痕、擦伤、斑点等多种样式，且不同缺陷具有长短、粗细、深浅等多样性，不同缺陷反映在图像中的类型差别很大，对螺纹缺陷检测造成较大干扰；四是螺纹缺陷存在范围不同、深浅不同、粗细不同等类内差别，反映在图像中，则螺纹图像有螺纹缺陷的范围、清晰度、单条螺纹的粗细等不同的图像模式。……