本文针对陶瓷行业中现存的色差检测问题,提出了一种基于机器视觉的色差在线检测方法,解决了陶瓷企业大批量生产时由于人工检测速度慢、劳动强度大、环境恶劣、主观因素对结果影响较大等缺陷。瓷砖表面色差在线检测系统是以机器视觉为基础,集应用光学技术、计算机技术、数字图像处理技术、在线精密测量技术于一体的瓷砖表面色差检测设备。本课题为天津大学精密仪器与光电子工程学院和广东省华南精密制造技术研究开发院联合开发的产学研课题。本文结合学科发展趋势和实际应用的需求,对线阵CCD大幅面扫描技术及彩色图像处理和分析技术进行了研究,设计了基于视觉检测技术的瓷砖色差在线检测系统。论文的研究内容主要包括:1.基于机器视觉原理,对系统结构进行了介绍,详细介绍了视觉检测部分硬件的设计,包括光源、CCD、镜头、图像采集卡等部件的选择,软件部分设计。用彩色线阵CCD对瓷砖图像进行采集,使用图像处理和图像分析方法对其颜色信息进行研究。2.图像预处理是图像分析的基础,本文的预处理算法主要包括色彩空间的转换,图像去噪以及针对CCD像元响应不一致所进行的平场校正处理。图像分割是机器视觉的基本问题之一,是图像识别工作的基础。在研究和比较了几种主要的图像分割算法的基础上,提出了本课题最合适的图像分割算法。提出了一种图像特征提取的方法,采用彩色图像小波分解技术提取瓷砖表面关于颜色、纹理和尺度的融合信息。3.在色差分类实验中,对两种颜色分类方案进行了验证。传统的以灰度直方图分布作为分类特征值的方法,由于不能反映颜色的空间分布,所以在实际应用中容易出现误检。本文提出对图像二维小波分解后提取其细节子图的能量特征,将该特征矩阵作为分类特征集,并由最小距离分类器进行分类决策,实验证明取得了很好的检测效果,与人眼的检测效果吻合程度良好。