基于机器视觉的表面缺陷检测方法的分析

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‍ 表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题，如果不及时发现处理，将会影响产品的外观质量及性能，导致企业生产效益下降。现如今，基于机器视觉的表面检测方法在很多现代化企业中得到了广泛的应用，在文中将分析主流机器视觉检测方法的优缺点，并指出现有机器视觉检测技术存在的问题和对以后的发展趋势做进一步的展望。 各种检查方法的比较 基于机器视觉的缺陷检测方法的比较如表1所示，包括各种方法的主流分类（检测）模型、优缺点对比。 表1：基于机器视觉检测方法的比较 序号 检测方法 主流分类 （检测）模型 优点 缺点 1 图像处理 特征提取 模板匹配 算法简单，鲁棒性较好，可以通过较少的图像验证 检测过程较为复杂，不能进行自动的特征提取，方法局限性较大 2 机器学习 支持向量机 决策树 不需要海量的图像进行训练，处 ………………………………