随着皮革产品广泛的应用,现代消费者对于皮革的需求与日俱增,但是,皮革产品中往往存在着许多缺陷,快速精确地定位皮革表面缺陷,对提高产品质量和指导后续加工制造生产有着十分重要的现实意义。利用数字化技术标记缺陷,不仅促进了皮革工业自动化,而且有利于皮革质量数字化评价平台的搭建。本文基于数字图像处理技术,对皮革缺陷数字化分类检测展开了研究。本文主要进行了以下五个方面的工作:1、对鞣制皮革缺陷图像进行采集,在分析了各种皮革缺陷形态的基础上,将皮革缺陷分成了有利于数字图像处理的四大类缺陷。有效地解决了传统检测方法手段低级、对象不明确、效率低下的问题。2、皮革图像预处理阶段,为了满足皮革缺陷检测的实时性,提出了一种快速、简单的图像二值化方法;并分析了二值化皮革图像的特点,提出了一种新的空域几何面积去噪方法,该方法基于形态学去噪中自适应选取结构元素的思想,通过对皮革图像中连通区域面积地计算确定了判别阈值,有效地降低了噪声。3、皮革图像分割阶段,研究了外观形状没有规律的皮革缺陷。针对明显的缺陷,提出了一种基于遗传算法的彩色图像分割改进方法;针对不明显的缺陷,提出了一种基于灰度统计的纹理分割改进方法。皮革缺陷图像对比实验结果表明,这两种分割方法正确、有效,为后续相应类型皮革缺陷的检测与定位提供了保障。4、对皮革缺陷进行了分类检测和定位。本文对不同类型的皮革缺陷采用有针对性的图像检测方法。大量的实验结果表明,该检测方法克服了传统缺陷检测方法的局限,可以更好、更精确地检测定位缺陷。5、对鞣制皮革数字化评价指标的建立进行了探讨,证明了数字化评价平台搭建具有可行性,并对将来的研究工作进行了展望。