雪糕棒是以桦木等为原料,经过多道生产工艺制造而成,提供给雪糕等冷饮做柄把之用。中国是雪糕棒的最大生产国,出口量巨大,在雪糕棒生产的过程中由于选材不严格会出现表面区域缺陷,造成黑结子、矿物线、树皮、污染、劈裂以及局部色差和整体色差缺陷。目前生产厂家主要依据人眼检测对其进行质量分选,需要大量的工人在雪糕棒传送带生产线旁边进行逐一挑选,这种检测方式效率低下且分级带有主观性,挑选质量得不到保障。因此,雪糕棒表面缺陷的自动化检测方法的研究具有重要的意义。针对以上问题本文设计了一套完整的雪糕棒表面缺陷检测系统软件,并研制了相应的样机,基于机器视觉的原理方法,实现了缺陷的在线实时检测。论文对雪糕棒缺陷检测系统的硬件及软件设计进行了简单的论述,对雪糕棒表面的六种缺陷进行了特征分析,通过其分析对缺陷进行了总结分类,第一类为小面积缺陷检测类,包括黑结子,矿物线及污染缺陷;第二类为大面积缺陷检测类,为树皮缺陷;第三类为色差缺陷,第四类为浅劈裂缺陷。然后根据每类缺陷的不同特点分别设计了相应的检测算法方案,实现了雪糕棒表面缺陷的质量分级。根据雪糕棒生产厂家的最新质量检测标准对相机、镜头、光源、计算机等硬件设备进行了选择,对研制的样机系统进行了完善和改进,并对设计的软件算法进行了现场的测试和采集图库的验证,达到了企业的测试要求标准。本文设计的检测方法主要是利用图像的表面灰度值特征和高斯线检测来对缺陷进行提取、图像处理及检测分类,很大程度上解决了复杂识别算法检测时的耗时问题,并且利用计算机多线程并行工作解决同步问题也有效缩减了软件运行时间。总之,该在线检测系统的设计,可以有效地避免传统人工对雪糕棒表面缺陷进行检测的弊端,实现了高效、高速的在线实时检测,检测速度可达到每秒10根雪糕棒,检测识别率可达到99.42%,具有一定的实际应用价值,为雪糕棒在线自动化质量检测的发展奠定了良好的基础。