1.1 研究目的

炎炎夏日，凉席乃家家户户必备的解暑神器。竹属寒性植物，竹纤维材料是热的良导体，能迅速将大部分热量导致凉席下，给人以清凉之感。在各种凉席中，草席制作粗糙容易滋生螨虫，竹条席透气性差，而麻将竹席质地坚硬，有很好的绝热性，是竹席中最清凉的。麻将席的竹片经过两道抛光，通体光滑圆润，具有抗静电、透气性强、抗水性好等优良品质，因此深得消费者喜爱。在我国，麻将竹凉席市场在十多年前就已经形成，生产需求也正在日益增长，同时主要出口东南亚各国，市场前景十分广阔。

麻将席是用竹子中材质最坚硬的毛竹为主要原料，将竹子用机器加工成麻将块状的小竹节后，再用牛筋作为经向连接件，用高强度的尼龙线作为纬向连接件，将竹节串编成凉席。优质麻将席的判断标准为色泽均匀、没有明显的黑点、斑点、虫孔和深浅色间隔，竹节圆润无棱角。目前，麻将席竹节的制作已经实现机械自动化，但制作完成的竹节仍需要人工筛选编织，细分色系。在原材料的采购方面，我国因独特的地理资源优势，完全可以在本地自给自足，这样就有效的将成本控制在最低范围内。在销售量有保障的前提下，生产过程落后，人力资源浪费以及生产效率低下成了制约企业发展及产品出口的最大因素。因此，本文旨在设计竹节瑕疵检测算法，实现筛选机械自动化，升级加工设备、提高产品质量，以大幅度提升企业生产效率。

1.2 研究意义

随着图像处理的发展，图像缺陷检测有着广泛的应用前景和重要的研究价值，近年来成为热门研究领域，广泛应用于工业、农业、交通等领域。目前。国内外很多公司开发了多种瑕疵检测的算法与软件，可以根据所需要的标准对物体进行自动检测筛选，并对缺陷的位置和形式进行标识。德国ISRA VISION公司的机器视觉检测产品遍及世界各地，应用于印刷、包装、塑料、玻璃和自动控制等领域。Reza Boostani, Mina Behravan等人于2009年采用改进的局部二值算子对织物瑕疵进行在线自动检测。我国的图像处理研究比发达国家起步晚，如今也成为了该领域发展最快的国家之一，研究成果应用于工业自动化、智能视频跟踪、车牌车型识别和织物瑕疵检测等方面。例如，大恒图像技术有限公司在印刷行业开发的彩色印刷质量检测系统，可用于药包、烟包等产品的检测。汪秉龙等设计了可检测多个电子元器件外观的检测系统。使用机器代替人工检测产品表面瑕疵已经成为一种不可避免的趋势。

针对麻将席竹节表面缺陷的研究目的在于提高竹节缺陷检测的准确性、速率和稳定性。在此之前，谭柱波曾采用DSP和FPGA进行竹节研究，在DSP的Bootloader中进行代码执行，初步实现了缺陷检测。蒋贤明在Labview平台上进行程序设计，研究竹节的缺陷检测技术，大大提高了准确率，但对静态竹节拍摄图片的检测效果还远低于实时触发拍摄的竹节。

本文所研究的竹节瑕疵检测算法，基于matlab图像处理，主要针对竹节图像的斑点瑕疵进行检测，并为更高层次的判断结果实现筛选。这种智能检测的算法，将减小企业筛选竹节的成本，并提高生产效率和竹节质量。因此，竹节瑕疵检测在图像处理领域有着巨大的经济价值和广泛的应用前景。

2. 研究的基本内容与方案

竹节瑕疵检测算法研究基于matlab实验平台，结合数字图像处理等技术，对竹节瑕疵特征进行自动分析和处理，并在竹节图像中进行目标定位，提取特征。在此基础上了解目标的轮廓、纹理和灰度值，从而根据这些轮廓、纹理和灰度值特征与模板进行比较分析，判断竹节的合格性。

本研究首先对竹节图像进行旋转平移及目标匹配定位，建立直角坐标系，进一步完成图像数字化处理，然后进行图像灰度化、二值化及图像特征提取等操作。在上述预处理的基础上，运用图像灰度相关性算法检测出竹节图像斑点瑕疵，进一步采用灰度值统计法对瑕疵进行精度检测，并更深层次地对竹节目标区域的灰度值精确提取，进行灰度值统计分析，将阈值和灰度值的标准差进行比较，判断竹节的合格性。

最后进行斑点瑕疵相关实验检测，特别是基于灰度值统计分析的瑕疵检测算法。在Matlab平台上对竹节图像的瑕疵检测算法进行编程，采集竹节图像样本，对瑕疵样本分别进行人工筛选和程序筛选，程序筛选算法对目标的定位和灰度值的统计比较准确，最终完成对竹节瑕疵检测算法的设计，实现了竹节瑕疵检测。

[1] 程婷,张巨俭. 基于图像预处理与改进的Canny算子的织物瑕疵检测[J].西部皮革,2017,39(16):25-26 31.

[2] 林如意. 基于图像处理技术的纺织品瑕疵检测方法[D].杭州电子科技大学,2013.