机器视觉技术近年来取得了飞速的发展,将来机器视觉将广泛用于工业产品的缺陷检测,本论文将研究用机器视觉代替人眼进行磁头折片表面划痕等缺陷的检测。磁头是计算机硬盘中用于数据读取的部分,磁头折片是磁头上起支撑作用的钢制支架。磁头折片表面的压痕,划痕等缺陷会影响产品的空气动力学性能,同时会影响产品的外观影响客户对产品的印象。在显微镜下,钢片表面存在均匀的自然纹理,当纹理表面存在缺陷时,其自然纹理就会遭到破坏。我们需要区分自然纹理背景上的缺陷区域,为此,我们提出一种在不同尺度上为纹理建模的方法,希望以此来检测产品的缺陷区域。我们搭建了一个实验平台,包括支架,固定产品的夹具,光源,摄像头和处理图像的计算机。我们首先对纹理图片进行小波分解,得到不同尺度上的细节图像和近似图像,这样可以使我们在不同尺度上分析纹理。比较符合纹理的自然属性。也可以从中寻找规律。因为此种纹理的特点比较接近于随机场的要求,即图像上每一点的数值只与它周围的像素关系交大,因此我们用随机场对纹理进行建模的方法,分别对小波分解得到的纹理进行建模,选择标准的图像,提取建模后的纹理参数,当进行缺陷检测时,将待测图像的参数和标准图像作对比。如果超出一定范围,即视为不合格图像。实验结果达到了预期的目标,能够检测出大多数缺陷图像。