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中國是一個制造大國，每天必須生產制造很多的工業產品。用戶和生產企業對產品質量的要求越來越高，不僅要滿足使用性能，還要有良好的外觀。但是，在制造產品的過程中，表面缺陷通常是不可避免的。

不同產品的表面缺陷有著不同的定義和類型，一般而言表面缺陷是產品表面局部物理或化學性質不均勻的區域，如金屬表面的劃痕、斑點、孔洞，紙張表面的色差、壓痕，玻璃等非金屬表面的夾雜、破損、污點，等等。

機器視覺檢測表面缺陷

表面缺陷不僅影響產品的美觀和舒適度，而且一般也會對其使用性能帶來不良影響，所以生產企業對產品的表面缺陷檢測非常重視。

人工檢測是產品表面缺陷的傳統檢測方法，該方法抽檢率低、準確性不高、實時性差、勞動強度大、受人工經驗和主觀因素的影響大，而基于機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服上述弊端。

機器視覺是一種無接觸、無損傷的自動檢測技術，是實現設備自動化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光譜響應范圍寬、可在惡劣環境下長時間工作和生產效率高等突出優點。機器視覺檢測系統通過適當的光源和圖像傳感器獲取產品的表面圖像，利用相應的圖像處理算法提取圖像的特征信息，然后根據特征信息進行表面缺陷的定位、識別、分級等操作。

機器視覺檢測表面缺陷

機器視覺外觀檢測系統基本組成主要包括圖像獲取模塊、圖像處理模塊、圖像分析模塊、數據管理及人機接口模塊。

機器視覺外觀檢測系統中，圖像處理和分析算法是重要的內容，通常的流程包括圖像的預處理、目標區域的分割、特征提取和選擇及缺陷的識別分類。每個處理流程都出現了大量的算法，這些算法各有優缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、執行效率、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。

機器視覺外觀檢測比較復雜，涉及眾多學科和理論，機器視覺是對人類視覺的模擬，但是目前對人的視覺機制尚不清楚，盡管每一個正常人都是“視覺專家”，但難以用計算機表達自己的視覺過程，因此構建機器視覺檢測系統還要進一步通過研究生物視覺機理來完善，使檢測進一步向自動化和智能化方向發展。