1 天津工业大学 电气工程与自动化学院 天津市电工电能新技术重点实验室，天津 300387
2 天津职业技术师范大学 机械工程学院，天津 300222
3 伍伦贡大学 电气计算机和通信工程学院，伍伦贡 NSW2500,澳大利亚
4 清华大学 机械工程学院精密仪器系，北京 100084
针对包装质量检测精度易受外界光照影响的问题，在已有基于梯度幅值相似性的缺陷检测算法基础上，将局部二值模式算子引入到该算法中，提出了一种基于改进梯度幅值相似性的缺陷检测算法。该算法利用局部二值模式算子的旋转不变性和灰度不变性的特点，并将其与图像的梯度幅值特征进行融合后用于包装的缺陷检测中，提升了缺陷检测算法对光照的鲁棒性。实验结果表明，相比传统梯度幅值缺陷检测算法，该算法具有更好的抗光照影响能力，并且对于不同光照情况下的包装缺陷，该算法的检测准确率可达96.57%。因而，该算法能够被广泛地用于包装缺陷检测中，提高缺陷检测的精度。
缺陷检测 梯度幅值 局部二值模式 图像质量评价 defect detection GM LBP IQA
