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什么是表面缺陷检测
机器视觉表面缺陷检测综述
工业产品的表面缺陷对产品的美观性、舒适性和性能都有不良影响，因此制造商对产品的表面缺陷进行检测，以便及时发现和控制。
机器视觉检测方法可以克服人工检测方法采样率低、精度低、实时性差、效率低、劳动强度大等缺点。并在现代工业中得到了广泛的研究和应用。
方法以机器视觉表面缺陷检测为研究对象，在广泛调研相关文献和发展成果的基础上，总结机器视觉在表面缺陷检测领域的应用。分析了典型机器视觉表面缺陷检测系统的工作原理和基本结构。阐述了表面缺陷检测的研究现状、现有可视化软硬件平台。综述了图像预处理算法、图像分割算法、图像特征提取和选择算法、图像识别等相关理论和算法。总结了各种主要方法的基本思路、特点和局限性，并展望了未来可能的发展方向。
结果图像处理和分析算法是机器视觉表面缺陷检测系统的重要内容，每种算法都有各自的优缺点和适用范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性一直是研究者努力的方向。
结论机器视觉是对人类视觉的模拟。机器视觉表面检测涉及许多学科和理论。如何使检测进一步向自动化和智能化发展，需要进一步研究。