简单分析机器视觉的表面缺陷检测系统

　　伴随着如今科技的不断发展进步，人工智能等科学技术的难点被不断的突破，在产品外观检测上有了新技术——机器视觉表面缺陷检测。真是因为这种技术的出现，大大提高了企业产品的品质以及对外形象，从根本上避免了大部分因生产条件以及主观判断等影响检测结果的准确性，突破传统人工肉眼的主观判断，机器视觉实现了更 更 的表面缺陷检测。

　　什么是视觉表面缺陷检测？

　　其实就是利用机器代替传统人工，传统人工通过肉眼对产品进行判断，在一定时间内对产品表面进行判断是否存在产品瑕疵或者缺陷，其本质上是速度慢、受外界和个人因素影响检测结果且人工成本高。机器视觉检测是利用计算机和相机来模拟人的大脑和眼睛，从生产线输送中就可直接对产品实物进行图像采集、处理、计算、剔除、控制等应用。应用表面剔除检测，可以大大提高现代化企业对于产品品质和口碑的友好输出，同时促进社会智能化自动化的高速发展。

　　那么在进行产品表面缺陷检测之前，我们在处理机器视觉系统和软件上有哪些需要注意的呢？

　　利用图像采集对图像表面形状进行图像识别分析

　　采集过来的图像需要进行分割处理，以便产品表面缺陷能够按照特点的特征来进行分类处理

　　在分割后的区域特征分类中进一步对目标缺陷进行分析，提高检测精度。

　　依据上述的三个处置过后 ，产品表面缺陷区域和特征可以进一步确定，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。

　　通过机器视觉技术提升了企业的生产效率，促使生产更为细腻化，分工更为清晰。另外，降低了企业的人力成本开支，减少了资金，完成机器智能一体化发展。