随着计算机技术的飞速发展,图像处理技术在工业检测领域的应用已经成为了工业自动化的重要内容。本文在现有的国内外文献和技术应用的基础之上,对图像的获取,预处理、图像分割及模式识别方面做了一些研究工作,针对基于传统边缘检测的图像分割算法,提出了一些新的思想。同时结合某玻璃有限公司的自动化玻璃缺陷检验设备研制项目,将所研究的图像处理技术应用于玻璃缺陷检测中,以来替代传统的人工检测方法,提高检测的精度和效率。 本论文主要内容安排如下: 首先简要介绍了图像处理技术的一些基本概念,包括它的发展、特点、应用领域、今后的发展方向和图像处理的基本方法。结合玻璃缺陷检测课题,阐述了缺陷检测的理论分析依据,研究设想,研究方法和实验设计的概述。 接着按照设计的研究流程,讲述了图像采集系统,包括硬件设备和图像数字化的基本原理,获得了玻璃图像,为后续的图像预处理打下了基础。在图像的预处理中,我们介绍了基本的各种图像滤波和增强技术,包括中值滤波、均值滤波,并分析了各种滤波技术的特点和应用。在增强方面重点分析了图像灰度直方图的均衡化和微分尖锐化处理。 然后重点研究了各种图像分割算法,在基于边缘检测的分割算法中,针对传统的整数阶导数边缘检测算法,提出了分数阶导数边缘检测算子在玻璃图像分割中的应用,结果表明这种算法取得了较好的边缘检测效果。 最后针对分割图像,提取缺陷目标的面积和周长等特征参数,计算出图像中缺陷的圆形度和伸长度指标,组成特征矢量来对缺陷种类进行识别分类,为进一步的优化玻璃切割系统提供详尽的数据。本文针对该套检测系统所应用的技术和方法为今后的深入研究和将其应用于实际生产奠定了坚实的基础。