于机器视觉技术对板材表面缺陷检测进行研究，设计了在线检测的硬件系统和软件处理流程，介绍了图像预处理、图像分割和目标提取等处理方法并对缺陷图像进行相应处理。利用C++软件对板材缺陷在线检测进行人机交互界面设计和在线调试及在线检测。实验结果表明，本检测方法可行，误检率低，可很好地应用于木材自动化生产过程的在线检测。
食品包装不仅要求外形美观、方便实用，更重要的是要保证包装的质量，确保食品安全。随着同类产品的竞争加剧，影像式光学筛选机技术指导，各火腿肠生产厂家在不断提升产品的内在品质的同时，越来越注重产品的包装质量检测，但是目前的检测手段还是传统的人工检测方式。机器视觉检测技术作为***的检测手段，具有快速、准确和可靠等优点，因此，开发基于机器视觉的火腿肠在线包装质量检测系统对于减轻火腿肠生产企业员工的劳动强度，提高企业的生产效率和自动化程度，提高食品包装检测水平，保证食品安全都具有十分重要的意义。 
为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择BP***网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了***网络结构及参数，并分析了传统BP算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化BP算法，改善了***网络分类效果。
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