我国作为瓷砖生产大国,瓷砖生产企业众多,瓷砖产品表面质量的好坏不仅体现了瓷砖外表面的美观度,在一定程度上也影响着瓷砖的性能,因此,对瓷砖表面质量进行检测已成为瓷砖生产企业不可或缺的环节。随着机器视觉技术在工业检测领域的迅速发展,机器视觉检测技术已成为瓷砖表面质量检测的重要研究方向。本文在深入了解机器视觉技术领域以及图像处理相关算法的基础上,进行了瓷砖表面质量检测技术的研究,以瓷砖表面缺陷为研究对象,以瓷砖表面缺陷图像的检测算法为核心,以实现不同缺陷类型瓷砖的高效率检测从而确保准确分类为目的。通过对边缘检测算子的研究分析,本文提出了融合数学形态学闭运算的局部方差旋转不变测度的边缘检测算法,实验结果表明,本文提出的算法能够有效获取瓷砖表面图像缺陷的边缘,且检测准确率较高。本文主要工作内容如下:(1)瓷砖表面质量检测系统设计。瓷砖表面质量检测系统的硬件部分包括对工业相机和镜头的选取、数据输出接口、光源的选择以及照明方式的设计等,软件部分包括VS2013与Halcon10.0软件的配置问题、检测算法的应用、缺陷标记、特征提取以及缺陷图像分类算法的实现等。(2)瓷砖表面缺陷图像预处理。针对CCD线阵相机获取的瓷砖表面图像,研究其可能存在的噪声,并通过中值滤波去噪、直方图均衡化图像增强等预处理过程获取图像的完整信息,从而为后续的缺陷检测和分类奠定基础。(3)以瓷砖表面缺陷图像分割为目标,提出融合数学形态学闭运算的局部方差旋转不变测度的边缘检测算法。该算法首先通过局部方差旋转不变测度算子对瓷砖表面缺陷图像进行检测,并通过设定阈值的方法将图像转换为二值图像;其次将被检测图像与无缺陷的模板图像矩阵相减获取新的图像矩阵,并再次采用中值滤波的方式去除引入的噪声;然后利用数学形态学闭运算算子对瓷砖缺陷图像进行检测,从而获取有效的缺陷图像边缘。实验结果表明,本文提出的边缘检测算法完整地保留了缺陷区域的边缘细节,能够实现缺陷边缘的准确定位,且检测效率和精度较高。(4)瓷砖表面缺陷检测分类的优越性、可行性验证。针对检测后的瓷砖表面缺陷图像,进行进一步地识别与分析,完成缺陷标记、特征提取等过程,确定采用支持向量机实现不同缺陷类型瓷砖的分类,通过交叉验证方法实现瓷砖表面缺陷图像的高精度分类,通过对瓷砖表面缺陷图像检测和分类实验结果的分析,研究确定实验过程中的最佳参数,并从不同角度与其他算法进行对比,验证本文算法的优越性。