摘要：随着技术的发展，各种高科技产品的集成度越来越高，零件质量和成品质量直接影响产品的质量和性能。为了确保产品的质量，我们必须实时，高效，准确地测试零件和加工过程。基于数字图像处理的小零件自动检测是表面检测和小零件加工的小部分质量检测的趋势。在一些精密仪器中，一丝一毫的零件缺陷就有可能导致零件失效，以至于仪器检测偏差过大或者无法使用，甚至损坏仪器。

部件缺陷图像检测装置捕获部件表面的图像以产生照片以分析部件的缺陷。本课题设计零件表面缺陷图像采集和检测装置，并对获取的零件图像进行处理，提取出缺陷图像并进行缺陷判断，对学生机械设计、缺陷检测、图像处理软件使用等进行综合训练。

本文首先简要介绍了图像处理的发展，基于数字图像处理的缺陷检测系统的结构，以及国内外的研究现状。接下来，设计部件缺陷检测装置，并选择具有表面缺陷的部件以获取作为待处理对象的图像，并且由计算机去除，增强，恢复，分割和提取图像。然后讨论了数字图像处理的一些基本概念，以及该主题边缘检测的基本步骤。最后，Prewitt算法用于边缘检测和图像分析。

关键词 零件缺陷检测装置；边缘检测；Prewitt算法；SOBEL图像增强；MATLAB

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1图像处理技术研究的背景和意义-1

1.2本文的主要研究内容及采用的方法-2

1.3基于数字图像处理的检测系统-2

2.1总体设计-3

2.1.1装备设计三维图-3

2.2零部件设计-4

2.2.1承物板-4

2.2.2 承物台-4

2.2.3 立柱-5

2.2.4 光源-6

2.2.5 零件稳定臂-7

2.2.6相机固定-8

3图像检测的概念和处理方法-10

3.1数字图像处理的概念-10

3.1.1数字图像-10

3.1.2数字图像处理的三个层次-11

3.1.3数字图像处理的特点-11

3.2缺陷图像检测-12

3.2.1图像增强与滤波处理-12

3.2.2边缘检测-14

3.2.3感兴趣区域的分割-17

4算法实现及软件开发-19

4.1用到的重要算法-19

4.1.1中值滤波-19

4.1.2 Prewitt图像增强-19

4.1.3阈值分割-20

4.1.4多种缺陷图像的检测-24

4.2程序代码-28

结论-35

致谢-36

参考文献-37

附录-38

附录1-38

附录2-38