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摘要：本发明提供一种基于机器视觉的石膏板表面缺陷检测方法及系统，涉及石膏板表面缺陷检测技术领域，具体步骤包括：S1.使用CCD摄像机采集石膏板表面图像，并记录相关的工艺制造参数和成分配比；S2.根据采集的石膏板表面图像和记录的工艺制造参数及成分配比，获取石膏板的缺陷信息，缺陷信息包括石膏板表面裂缝的特征参数，以及与工艺制造参数和成分配比相关的特征参数，裂缝的特征参数包括裂缝尺寸、裂缝密度。本发明一方面通过采集石膏板的工艺制造参数和成分配比以及缺陷信息，提高了特定缺陷的识别能力，另一方面采集特定的石膏板裂缝，将其数据进行处理，可以量化石膏板的缺陷情况，提高石膏板的缺陷检测的精度和范围。

主权项：1.一种基于机器视觉的石膏板表面缺陷检测方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.使用CCD摄像机采集石膏板表面图像，并记录相关的工艺制造参数和成分配比；S2.根据采集的石膏板表面图像和记录的工艺制造参数及成分配比，获取石膏板的缺陷信息，缺陷信息包括石膏板表面裂缝的特征参数，以及与工艺制造参数和成分配比相关的特征参数，裂缝的特征参数包括裂缝尺寸、裂缝密度和裂缝形状，工艺制造参数相关的特征参数包括成型压力、成型温度和压板时间，成分配比相关的特征参数包括石膏、纤维素和填料的比例和质量；其中，裂缝尺寸为裂缝的面积；裂缝密度为石膏板表面单位面积内裂缝的数量；裂缝形状为裂缝的尖度指数；S3.将石膏板的成型压力、成型温度、压板时间、石膏和纤维素以及填料的比例和质量，输入到线性回归方程，获取石膏板的强度系数；S4.将裂缝的面积进行数据整合，生成裂缝的面积数组，根据裂缝的面积数组，获取裂缝的面积最大值，将石膏板表面单位面积内裂缝的数量进行数据整合，生成裂缝的密度数组，根据裂缝的密度数组，获取裂缝的平均密度，将裂缝的尖度指数进行数据整合，生成裂缝的形状数组，根据裂缝的形状数组，获取裂缝的尖度指数的最大值；S5.将裂缝面积的最大值、裂缝的平均密度和裂缝的尖度指数的最大值进行数据处理和相关性分析，生成裂缝状态系数，将裂缝状态系数和石膏板的强度系数进行数据处理，生成石膏板的缺陷风险系数；S6.评估模块，用于将石膏板的缺陷风险系数和缺陷风险系数的阈值进行比较，根据比较结果，评估石膏板的缺陷风险等级；将裂缝面积的最大值、裂缝的平均密度和裂缝的尖度指数的最大值进行数据处理和相关性分析，生成裂缝状态系数，依据的公式如下： 其中，C为裂缝状态系数，wA为裂缝面积的最大值的权重系数，S为裂缝的面积最大值,wD为裂缝的平均密度的权重系数，为裂缝的平均密度,wK为裂缝的尖度指数的权重系数，Kmax为裂缝的尖度指数的最大值,wA＞wD＞wK，wA+wD+wK＝1；将裂缝状态系数和石膏板的强度系数进行数据处理，生成石膏板的缺陷风险系数，依据的公式如下： 其中，R表示石膏板的缺陷风险系数，C代表裂缝状态系数，表示石膏板上裂缝的综合状态，Q表示石膏板的强度系数，反映了石膏板的强度水平。

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