金刚石微粉主要做研磨和抛光用，颗粒的直径控制尤为重要，只要有过大的粗质颗粒就可能导致工件划伤，致使之前的工作都变成徒劳，因此微粉质量检查是保证微粉产品质量的重要环节。只有认真对待才能生产出高质量的微粉，满足用户使用的需求。金刚石颗粒检测一般采用激光粒度分析仪器，这种分析仪可以测量出样品的粒度分布曲线和集中度；越是球状颗粒，在行业中普遍采用。但它的缺点也很明显，对不规则形状和长条颗粒测的不准确，数值测的偏低。这可能与它本身测量原理有关:软件在测量计算时，把不规则形状和长条颗粒折算成球形，然后计算出球体直径作为颗粒尺寸，所以测量数据偏低。为了解决这个问题采用图像处理方法来进行校验成为目前较为先进的发展方向。因此将机器视觉引入金刚线质量检测中，减少了人工劳动强度，提高了生产效率，将传统制造推向了智能制造，带动了经济效益的提升，促进了企业的发展
目前所说的图像处理一般指数字图像处理(DigitalImageProcessing)。计算机视觉与图像处理的区别主要在于：计算机视觉的侧重点在于使用计算机来模拟人的
视觉，对客观事物进行“感知”；而图像处理的侧重点则在于“处理”，提取所需要的有效信息；这两者相辅相成，使得机器可以在一定程度上模拟人的一些行为，是机器更
加人性化智能化。计算机视觉的开发环境主要有C/C++的VisualStudio和MATLAB两个，但是对于实际做工行业应用与交流《自动化技术与应用》年第40卷第7期IndustrialApplicationsandCommunicationsTechniquesofAutomationApplications程做项目还是以VisualStudio为主，而对于做研究做仿真以MATLAB居多，但是随着VisualStudio越来越强大以及OpenCV的使用越来越MATLAB化，两者风格用很多共同之处，只是侧重点有所不同。
首先对金刚线图像进行可变阈值处理并提取颗粒边缘，再利用数学形态学方法对二值化后的图像进行形态学处理，消除图像中类似于孔洞的细小噪声，然后利用连
通域标记的方法提取颗粒区域。从提取的区域找到相应的参数包括，检测区域的面积、压痕数量、形状因子等多种功能参数。这些功能参数作为组建网络神经的特征向量元素。研究对其各中特征向量元素进行有针对性的测试，对颗粒群的粘连类型进行分类。检查金刚线颗粒是否存在多点集中在一起的粘连状态，如果这种状态存在，下一步则需要判断是什么样的粘连类型
金刚石颗粒的图像处理整体架构从系统性能分析，由于金刚线处于高速运动状态，且
测量颗粒大小为微米级，所以本课题需要采用显微机器视觉测量系统。整个系统包括了显微成像和图像的采集、图像的处理和结果分析等。采集到的显微数字图像质量将直接影响到后续的图像处理与分析结果精度，所以选取合适的设备来构建显微机器视觉精密测量系统是本项目成败的关键因素所在。
摄像系统视野很小，细微的动作都可以导致观察出现严重模糊，研究通过减小镜头的曝光时间，利用高强度光线照射获得足够的光通量才能避免模糊严重的后果。研究中对于高强度光源根据形状分为以下几类：环形光源、条形光源、碗形光源等，根据光源分布又分为同轴光
源、点光源、背光光源等。比较常用的照明方式有前向照明、背向照明、结构光照明等。在研究中选择最佳光源、最佳照射方式成为准确提取参数的重要环节之一。摄像机将被检测的金刚线记录在数字图像中，供计算机处理，其性能直接影响图像处理和分析的结果。在
线检测时，被检测的金刚线处于运动状态，为减少由于运动造成的图像模糊，对摄像机也提出了相应的要求。摄像机的选择需要考虑图像传感器分辨率及像元大小、曝光时间、帧率等特性。
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