编号：B250
大小：4.1M
环境：Matlab2020
简介：在工业生产中总是经常遇到裂痕、划痕和变色等产品的表面缺陷问题，而这些问题不管对于人工检测还是机器视觉检测都极富挑战。其难度在于该类缺陷形状不规则、深浅对比度低，而且往往会被产品表面的自然纹理或图案所干扰。因此，表面缺陷检测对于正确打光、相机分辨率、被检测部件与工业相机的相对位置、复杂的机器视觉算法等要求非常高。

机器视觉划痕检测的基本分析过程分为两步：首先，确定检测产品表面是否有划痕，其次，在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。表面划痕通常可分为二大类：

第一类划痕，从外观上较易辨认，同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。

第二类划痕，部分灰度值变化并不明显，整幅图像灰度比较平均，划痕面积也比较小，只有几个像素点，灰度也只比周围图像稍低，很难分辨。可以对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图像相减，当其差的绝对值大于阈值时就将其置为目标，并对所有的目标进行标记，计算其面积，将面积过小的目标去掉，剩下的就标记为划痕。

运行展示

配套文件

我们提供完整项目文件清单如下：
文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频