1、隨著科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，對(duì)于器件的精度及質(zhì)量要求隨之上升。在實(shí)際生產(chǎn)和使用中，器件將受到外界各種因素的影響，導(dǎo)致在其表面產(chǎn)生裂紋，進(jìn)而造成器件品質(zhì)的負(fù)面影響，嚴(yán)重時(shí)使器件報(bào)廢。因此基于上述這一情況，在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)器件進(jìn)行裂紋檢測(cè)非常關(guān)鍵。結(jié)合視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，通過(guò)CCD攝像機(jī)對(duì)器件進(jìn)行拍攝，并將模擬圖像信號(hào)轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)字圖像信號(hào)，然后在計(jì)算機(jī)上運(yùn)用圖像處理技術(shù)對(duì)器件進(jìn)行裂紋識(shí)別。為此本文研究了一套器件表面裂紋分類識(shí)別算法，通過(guò)該

2、算法就能高效地檢測(cè)出表面含有裂紋的器件及裂紋類型，在實(shí)際的生產(chǎn)和使用中可以快速、高效地識(shí)別出表面含有裂紋的器件，從而可本文對(duì)該套裂紋檢測(cè)算法從以下幾個(gè)方面研究以保證生產(chǎn)線生產(chǎn)效率、質(zhì)量，也避免了后續(xù)使用中因裂紋器件而對(duì)系統(tǒng)造成的危害和資源的浪費(fèi)。:
　　 第一，基于數(shù)字圖像處理技術(shù)，結(jié)合視覺(jué)檢測(cè)方法，完成器件表面圖像邊緣的提取。將CCD采集的器件裂紋圖像進(jìn)行灰度處理，使其滿足圖像邊緣提取要求;由于圖像采集和傳輸過(guò)程中容易產(chǎn)生的噪

3、聲，又考慮到傳統(tǒng)的軟閾值去噪法所具有的不足和缺陷，文中提出一種改進(jìn)的小波閾值去噪算法實(shí)現(xiàn)圖像去噪，它能保護(hù)圖像邊緣清晰完整;
　　 第二，采用B樣條小波邊緣檢測(cè)算法提取圖像邊緣，通過(guò)算法仿真并與其它算法作比較，得出此算法能抑制噪聲及提高圖像邊緣提取的完整度。
　　 第三，在裂紋圖像被閾值分割和二值化后，對(duì)圖像進(jìn)行裂紋特征提取及識(shí)別，通過(guò)對(duì)二值化后裂紋圖像的特征分析，提取了二值化圖像裂紋在X，Y軸上投影像素?cái)?shù)日以及總的裂紋