目前冰勺生产厂家使用的冰勺缺陷自动检测系统仍然存在达不到企业质检标准及漏检频发的难题。经市场调研,目前存在的冷饮辅助棒在线检测系统在算法设计上仍需改进。目前存在的冰勺缺陷检测算法针对冰勺的严重缺陷检测技术已经相对成熟,而轻度缺陷检测存在漏检和误检的博弈。目前算法尚且无法高效检测出冰勺的细小毛刺、浅劈裂、矿物线、污染、色差、腐朽等表面缺陷的轻度缺陷。针对此类问题,本文将冰勺缺陷分为轮廓类缺陷和表面缺陷两大类,分别采用相应算法进行检测。本文提出了一种基于凹凸线段幅值的方法提取冰勺轮廓及轮廓类缺陷,如支出毛刺、折断毛刺和腰部劈裂。利用幅值提取出冰勺每列的灰度分布曲线中反映轮廓位置的过渡线段,然后在过渡线段上通过梯度极大值准确定位支出毛刺和折断毛刺的轮廓像素,通过搜索轮廓线上是否存在端点判别支出毛刺缺陷。根据折断毛刺轮廓像素与冰勺外轮廓距离判别折断毛刺。腰部劈裂缺陷通过梯度极值双阈值法在筛选出的过渡线段上定位腰部劈裂像素,再根据标记的劈裂像素坐标与冰勺轮廓距离判定腰部劈裂型缺陷。头部劈裂表现为大劈裂和小劈裂,本文提出基于凹凸线段幅值的方法检测头部大劈裂缺陷,根据大劈裂线条的绝对幅值和缝隙宽度两个特性,将绝对幅值满足阈值要求且凹线段宽度大于阈值的劈裂线条提取出来。通过劈裂线条与冰勺头部轮廓的连通性进行判别。针对头部小劈裂,根据灰度分布曲线中凹线段的灰度极小值点的相对幅值与绝对幅值的对称性提取小劈裂线条,并通过头部轮廓连通性判定小劈裂。算法检测速度快,准确率有所提高。针对表面缺陷,本文首先尝试基于凹凸线段幅值的方法,根据表面缺陷绝对幅值大于正常区域的特点,利用绝对幅值特征提取表面缺陷。经过测试,该方法对于细条状的劈裂、矿物线和深节子缺陷提取效果良好,但对于片状的浅污染和大片腐朽检测效果达不到预期要求。最终提出一种基于最小二乘法迭代拟合的小面积缺陷检测算法和基于灰度峰值水平直线方程的大面积缺陷检测算法相结合的方法,该方法对于表面多种缺陷检测具有普适性。本文通过算法验证,测试结果表明,本文提出的冰勺缺陷检测算法亮点在于能够检测小毛刺和表面轻度缺陷,可以准确检测出这种弱信号缺陷。在检测精度和检测效率方面优势显著。具有一定的实际应用价值,为冰勺缺陷检测提供了一个新的解决路径。