随着科学技术的发展以及社会的进步,越来越多的产品制造厂商更加注重品牌logo的设计与制造,从而提高企业的品牌形象和增强产品的软实力。为了确保自身产品logo的外观品质,对其表面质量的缺陷检测成为一项生产厂家十分关注的课题。本文以某厂家采用铝合金板材加工而成的产品logo为检测对象,根据客户提出的表面质量检测要求,提出了一种基于机器视觉的logo表面缺陷检测方案。对待检测logo表面光滑、缺陷微小等特性进行分析后,搭建了一套由韩国IMI Technology公司生产的高分辨率CCD千兆网口相机、SHI-PCIE-541T2双口千兆网卡、日本VS公司生产的VS-LZ0510/F工业定焦镜头、LED圆顶型无影光源以及计算机组成的机器视觉缺陷检测硬件平台。在此平台的基础上采集待检测logo的图像,并通过数字图像算法处理后判断其表面是否存在缺陷及缺陷的类别。本系统利用LabVIEW作为图像处理算法的软件平台,LabVIEW有着虚拟仪器特殊的优势,充分利用了其图形化编程语言的高效性与便捷度,通过NI Vision视觉函数模块与MATLAB混合编程的方法,实现了对图像的采集、预处理、阈值分割、形态学处理、掩膜、缺陷识别等功能,有效的抑制了背景干扰,提取缺陷特征,得到待检测logo的表面是否存在缺陷的判断,并根据提取到缺陷图像的特性予以分类。最后将处理结果通过串口通信方式传输给可编程控制器S7-200PLC,PLC可根据接收到的信号做出相应的运动控制。经试验检测,本系统能够准确、高效地得到待测logo是否合格的判断,并根据缺陷特征对logo的表面瑕疵进行分类。基于机器视觉的表面缺陷检测方式,相比传统的人工目测检测方式大大提高了检测精度,确保了检测标准的一致性。基于机器视觉的logo表面缺陷检测,是一种高效率、高精度的检测方式,提高生产效率的同时降低了劳动成本。