因为机器视觉技术可以使工厂制造业更加高效化和低成本化,因此机器视觉技术在工业检测中发挥了越来越重要的作用。样本页自动粘贴机是工厂自主研制的一种提高样本册生产效率的自动化设备,本文所涉及的样本页缺陷检测系统是自动粘贴机中重要的组成部分。目前,样本页的检测方式多数采用人工方式,人工方式不仅效率低、强度大、成本高,而且检测样本页上各个板块是否粘贴合格时容易受人为主观因素的影响,从而导致检测结果误差较大。为了提高样本册生产效率,提高自动化样本板块粘贴的精确度和效率,更加快速、高效、低成本地生产样本册,根据样本的结构特征,提出一种高速、高精度的样本块粘贴缺陷检测算法。该算法包括定位样本板块位置和样本板块缺陷检测两个部分,将基于模糊原理的模板匹配算法和图像仿射变换算法结合起来,设计一个样本页缺陷检测系统。采用基于模糊原理的相关系数匹配和缺陷检测算法并加以改进使其满足缺陷检测的实时性。该算法将局部有剧烈变化的信号点的位置顺序记为特征点,使用相关系数模糊匹配和图像旋转变换确定样本页偏移角度和位移,然后通过图像仿射变换确定板块位置,最后结合改进的多分辨率结构分析技术对样本板块进行缺陷分析。该算法在确定板块位置过程中减少了约80%的计算量,将500万像素相机运算速度提高到100ms左右,大大提高了检测效率。经过现场实验、测试和应用,本文算法不仅可以精准匹配和定位,显著降低系统的总体计算复杂度,可以有效提升检测效率和鲁棒性,性能较优。