工业缺陷检测是工业生产必不可少的环节,是提高产品质量、提升品牌形象的重要途径。中国是世界最大的制造业国,然而如今的缺陷检测手段仍然以人工为主,与发达国家有很大差距。随着人口红利的消失,工业缺陷检测自动化将是未来的必然趋势。镜面表观裂纹作为常见缺陷的一种,因为受到光照不均,只在特定视角可见等原因,使得常规方法难以检测。本课题针对镜面表面常见缺陷,设计了一套基于图像处理的检测方法,切实可用的对产品进行等级分类,实现了对产品的高速、高效检测。本文工作主要包括四个部分:(1)设计了一种基于软件指导硬件照明设计的方案。通过Phong光照模型的分析,模拟出可能的打光条件,得出针对镜面表面的合适光照系统,即同轴光照垂直照明可得到均一稳定的背景,并可以突出缺陷位置,解决了光照不均,以及在特定视角可见等问题。(2)研究了一种基于边缘检测与形态学结合的工件提取方法。通过高分辨率工业CCD采集到的图像,对图像进行划痕、孔洞、黑点等缺陷进行检测。算法首先通过光照补偿解决光照轻微不均问题,然后通过Canny边缘提取结合形态学处理的方法分割出工件所在位置,锁定检测区域。(3)采用了基于几何特征的缺陷检测方法。对于工件区域提取Canny边缘,形态学膨胀算法,形态学提骨架算法提取完整缺陷形态。然后应用形态学腐蚀,连通分量提取统计,得出疑似缺陷。(4)设计了针对无纹理缺陷的形态学缺陷分类方法。针对疑似缺陷,首先根据几何参数,粗分类为线状缺陷与孔状缺陷,然后应用产品等级分类标准表,每类缺陷再进行细分,最终划分出产品等级,决定产品是否合格,不合格输出不合格原因。