matlab缺陷检测代码

Matlab中实现缺陷检测的方法有很多种，下面是一种常见的基于图像处理的缺陷检测代码示例：

% 读入待检测图像
img = imread('test.jpg');
% 将图像转为灰度图
grayimg = rgb2gray(img);
% 对灰度图进行高斯滤波，以平滑图像
blurimg = imgaussfilt(grayimg, 2);
% 对平滑后的图像进行边缘检测
edgeimg = edge(blurimg, 'Canny');
% 对边缘图像进行形态学处理，以消除噪声和填充小洞
se = strel('disk', 2);
morphimg = imclose(edgeimg, se);
% 对形态学处理后的图像进行连通区域分析，以找到缺陷区域
cc = bwconncomp(morphimg);
stats = regionprops(cc, 'Area', 'BoundingBox');
% 遍历所有连通区域，找到缺陷区域
for i = 1:cc.NumObjects
    if stats(i).Area > 100 && stats(i).BoundingBox(3) < 50 && stats(i).BoundingBox(4) < 50
        % 如果区域面积大于100，且宽高均小于50，则认为是缺陷区域
        % 在原始图像上用红色矩形框标记缺陷区域
        x = stats(i).BoundingBox(1);
        y = stats(i).BoundingBox(2);
        w = stats(i).BoundingBox(3);
        h = stats(i).BoundingBox(4);
        rectangle('Position', [x, y, w, h], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);
    end
end

这段代码实现了以下功能：

1. 读入待检测图像，并将其转为灰度图。
2. 对灰度图进行高斯滤波，以平滑图像。
3. 对平滑后的图像进行边缘检测。
4. 对边缘图像进行形态学处理，以消除噪声和填充小洞。
5. 对形态学处理后的图像进行连通区域分析，以找到缺陷区域。
6. 遍历所有连通区域，找到面积大于100，且宽高均小于50的区域，认为是缺陷区域。
7. 在原始图像上用红色矩形框标记缺陷区域。

需要注意的是，这段代码只是一个简单的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。