在我国,竹资源丰富且再生能力强,因此竹材在各方面都得到广泛应用,特别是在竹家具、竹砧板等方面。由于竹条在生长和贮存过程中会长虫、发霉,在破竹过程中会造成竹条裂开,烘干过程会因竹条含水量不同和烘干时间不同造成颜色不一。竹材表面完整以及颜色一致是衡量产品质量的重要标准,所以挑选出缺陷竹条以及竹条按颜色分类是竹产品加工的重要环节。而目前竹产品加工行业采用人工肉眼挑选缺陷竹条及颜色分类,此法效率低、长时间作业以及人肉眼视觉疲劳会影响筛选质量。本文旨在设计基于机器视觉的竹条表面缺陷检测及颜色分类系统实现竹条自动分拣以取代传统人工肉眼筛选方式。本文主要研究了基于机器视觉的表面缺陷检测及颜色分类方法,设计了竹条表面缺陷检测及颜色分类的总体方案。着重论述了虫眼缺陷检测、裂缝缺陷检测、竹青缺陷检测以及基于CIEDE2000色差的颜色分类算法实现过程,并对测试结果作出了分析。本文的主要研究内容如下:1.本文研究了光源类型以及光源照明方案,设计了适用于竹条表面缺陷检测及颜色分类的光源照明系统。光源的种类以及光源照射的组合方式多种多样,对于各种不同的缺陷,与之相适应的照明系统才能突出缺陷特征。针对竹条裂缝、虫眼缺陷的特征以及考虑到大范围照明的需求和竹条颜色分类的需求,光源照明系统采用D65标准光源,它是模拟人工日光,显色指数高,而且能提供大面积的照明。为了突出裂缝、虫眼等缺陷特征,照明方案采用了直接明场正面照明方案。2.本文研究了表面缺陷检测算法,设计了基于机器视觉的竹条表面缺陷检测系统。竹条的缺陷类型主要包括虫眼、裂缝以及竹青等缺陷。在算法的设计过程中首先分析了各种缺陷与正常竹条的特征差异。针对虫眼缺陷区域与背景的相似性,采用了最大类间方差法阈值分割,水漫填充法以及形态学填充。针对裂缝缺陷灰度值的突变性,采用了 Canny算子检测算子检测裂缝,并对其改进,使其上下阈值以最大类间方差最优阈值为基础自适应调整。针对竹青缺陷阈值分割图在x方向上投影数据统计,以竹条宽的方差特性做为竹青缺陷检测特征。3.本文研究了工业上比较常用的几种色差公式,设计了基于CIEDE2000色差公式的竹条颜色分类系统。通过比较待测竹条与样本组色差,将待测竹条中色差最小类归为同类。通过对CIE94、CMC、CIELAB以及CIEDE2000色差公式的比较,选用了更接近人眼视觉感知系统的CIEDE2000色差公式来计算竹条之间色差。为了提高颜色分类的鲁棒性,防止差样本影响颜色分类,本文提出了以高斯系数加权调整待测竹条与样本组色差的方法。4.本文设计了一套适用于竹条实时检测的软件系统。该系统包括了 UI用户界面以及多线程图像处理、下位机通讯。