本課題設計并實現了一種基于 MATLAB 的圖像缺陷檢測系統，系統集成中值濾波、對比度增強、梯度檢測與區域分析等圖像處理技術，能夠對圖像中的點狀、線狀和塊狀缺陷進行有效識別與分類。用戶可通過圖形用戶界面（GUI）導入待測圖像，系統自動執行預處理、邊緣檢測、區域分析與缺陷識別等一系列操作，并以不同顏色高亮顯示不同類型的缺陷區域。同時，系統在界面中輸出缺陷類型及數量，提升了可視化交互性。實驗結果表明，系統在處理背景干凈、目標特征明顯的圖像時識別準確率較高，具備良好的應用前景。

作者：張家梁(自研改進)

引言

隨著工業自動化的發展，對產品外觀質量檢測的需求不斷上升。傳統的人工檢測方法不僅效率低，而且存在主觀性強、易漏檢等問題。計算機視覺和圖像處理技術的發展為缺陷自動識別提供了可靠的技術支持，成為智能檢測系統的重要組成部分。

本研究基于 MATLAB 平臺，構建了一個圖形用戶界面的圖像缺陷檢測系統。系統采用中值濾波去噪、直方圖均衡和亮度調整進行圖像預處理，隨后利用 Sobel 算子提取圖像的梯度邊緣，并通過形態學處理與區域分析方法定位缺陷區域。根據區域面積和幾何特征，系統將缺陷劃分為點狀、線狀和塊狀三類，并在界面中以不同顏色進行分類標注。同時，將缺陷數量與識別結果輸出至界面對應區域，實現了可視化檢測。

本系統結構清晰，處理流程自動，界面友好，適用于教學演示、實驗研究及部分輕量級工業檢測場景。后續研究可進一步引入更精細的邊緣檢測算法或深度學習模型，提升系統在復雜背景和細節識別方面的準確性與魯棒性。

系統架構

1.系統概述
本系統為基于 MATLAB 平臺開發的圖像缺陷自動檢測工具，采用 GUIDE 圖形用戶界面設計，實現了圖像導入、缺陷檢測、結果可視化等功能。系統融合了中值濾波、對比度增強、梯度提取、形態學處理、區域特征分析等圖像處理方法，能夠對輸入圖像中的點狀、線狀、塊狀缺陷進行識別與分類。

系統整體架構分為以下幾個核心模塊：
圖像輸入模塊：用戶通過 GUI 導入待檢測圖像
圖像預處理模塊：使用中值濾波、對比度增強等方法改善圖像質量
邊緣提取模塊：采用 Sobel 算子計算圖像梯度，獲取邊緣輪廓
缺陷區域提取模塊：膨脹+填充，提取閉合的缺陷目標區域
缺陷分類模塊：根據面積與長寬比將缺陷分類為點、線、塊
結果顯示模塊：在圖中用不同顏色標出缺陷，并顯示數量統計

2.系統流程圖

研究方法

本系統采用基于圖像處理的缺陷檢測方法，核心思想是通過圖像的預處理與邊緣特征提取，結合區域幾何特征對缺陷目標進行分類。整體設計遵循“先提取、再分析、后分類”的原則，確保系統具有較強的通用性和較高的識別效率。
系統主要采用以下研究方法：

實驗結果

本實驗旨在驗證所設計的圖像缺陷檢測系統在不同類型缺陷圖像中的識別準確性與分類效果，考察系統在點狀、線狀、面狀缺陷下的響應表現，并評估其邊緣提取、輪廓閉合與分類可視化的可靠性。

實驗表明，系統能夠在圖像中準確識別不同類型的缺陷區域，并將其分類標注在圖像中。通過中值濾波和直方圖增強，有效抑制了背景噪聲，確保了 Sobel 邊緣檢測效果穩定；同時，使用形態學操作進行區域閉合處理后，目標輪廓完整性良好。

缺陷分類基于面積與長寬比的標準，邏輯清晰，分類結果與實際視覺觀察一致。各類缺陷在 GUI 界面中以紅、綠、藍等顏色標出，便于用戶直觀判斷。
實驗結果
圖1：含點、線、面混合缺陷的檢測結果展示

圖2：多點缺陷檢測結果展示

圖3：面狀缺陷目標區域提取檢測結果展示

圖4：線狀缺陷識別與標記檢測結果展示

系統實現

本系統完全基于MATLAB平臺開發，主要集成以下腳本與模塊：

研究結論

本課題圍繞圖像缺陷檢測展開研究，設計并實現了一套基于 MATLAB GUI 的圖像缺陷自動識別系統。該系統集成中值濾波、對比度增強、Sobel 邊緣檢測、區域提取與缺陷分類等一系列圖像處理方法，實現了對點狀、線狀、面狀缺陷的有效檢測與可視化標注。

通過實驗驗證，系統在背景干凈、圖像清晰的條件下表現出較高的檢測準確率與穩定性。各類缺陷的識別結果與實際圖像一致，具備一定的實用價值和推廣潛力。

實驗環境

硬件配置如表：實驗所用硬件平臺為惠普（HP）暗影精靈10臺式機整機，運行 Windows 11 64 位操作系統，作為模型訓練與測試的主要計算平臺，能夠良好支持Matlab的開發需求。

官方聲明

實驗環境真實性與合規性聲明：
本研究所使用的硬件與軟件環境均為真實可復現的配置，未采用虛構實驗平臺或虛擬模擬環境。實驗平臺為作者自主購買的惠普（HP）暗影精靈 10 臺式整機，具體硬件參數詳見表。軟件環境涵蓋操作系統、開發工具、深度學習框架、MATLAB工具等，具體配置詳見表，所有軟件組件均來源于官方渠道或開源社區，并按照其許可協議合法安裝與使用。

研究過程中嚴格遵循學術誠信和實驗可復現性要求，確保所有實驗數據、訓練過程與結果均可在相同環境下被重復驗證，符合科研規范與工程實踐標準。

版權聲明：
本算法改進中涉及的文字、圖片、表格、程序代碼及實驗數據，除特別注明外，均由7zcode.張家梁獨立完成。未經7zcode官方書面許可，任何單位或個人不得擅自復制、傳播、修改、轉發或用于商業用途。如需引用本研究內容，請遵循學術規范，注明出處，并不得歪曲或誤用相關結論。

本研究所使用的第三方開源工具、框架及數據資源均已在文中明確標注，并嚴格遵守其相應的開源許可協議。使用過程中無違反知識產權相關法規，且全部用于非商業性學術研究用途。