拉链产品外观检测是拉链生产中的关键环节之一。传统的拉链产品外观检测主要采用人工目测来完成,存在工作量大、效率低、准确率不高的缺点。为此,有必要研究如何采用图像检测的方法检测拉链产品的缺陷,以达到提高效率和准确率,降低工人劳动强度的目的。在拉链产品的外观缺陷中,缺牙少牙是主要的缺陷类型之一。为了通过图像检测方法判断缺牙少牙缺陷,就需要从图像中分割拉链齿区域。本文在分析拉链产品外观图像的基础上,深入研究了采用灰度共生矩阵和粗糙k-均值算法实现拉链齿区域分割的过程。首先,本文分析了拉链产品图像处理现状、纹理图像处理现状和粗糙集区域分割现状,为分割拉链齿纹理图像奠定基础。其次,本文对拉链产品图像进行了预处理,主要包括图像灰度化、图像增强等,完成对目标图像的光线补偿、平滑等操作,其最终目的给后面的处理提供尽可能有效的图像数据。第三,本文根据纹理图像特征提取的基本理论,设计了采用灰度共生矩阵方法提取拉链产品图像纹理特征的算法。在此基础上,构建了拉链产品纹理特征矩阵。然后,采用粗糙k-均值算法对拉链产品纹理特征矩阵进行了聚类处理,使得处于拉链齿区域的像素单独聚成一类。第四,本文采用设计好的算法对拉链产品图像进行了处理,分析了基于灰度共生矩阵提取拉链产品纹理特征数据,探讨了算法对在不同拉链产品图像中分割拉链齿的适应性,并研究了邻域尺寸大小以及随机选取像素数量对拉链齿分割结果的影响。实验表明,这种纹理描述和分割方法不仅可以快速准确的从拉链产品图像中分割拉链齿,而且在拉链产品图像发生变化时也无需修改参数,就可以自动分割拉链齿。在粗糙集k-均值聚类方法中,随机选取像素的数量和邻域尺寸大小不会对最后拉链齿分割结果产生影响,因此这个方法具有很强的适应性。最后,本文对所进行的工作进行了总结,并给出了后续研究的建议。