基于機器視覺的表面缺陷檢測方法有哪些？

目前, 基于機器視覺的表面缺陷裝備已經在各工業領域廣泛替代人工肉眼檢測，包括3C、汽車、家電、機械制造、半導體及電子、化工、醫藥、航空航天、輕工等行業。 傳統的基于機器 視覺的表面缺陷檢測方法，往往采用常規圖像處理 算法或人工設計特征加分類器方式。

表面缺陷檢測方法有哪些？

傳統的基于機器 視覺的表面缺陷檢測方法，往往采用常規圖像處理 算法或人工設計特征加分類器方式。 一般來說，通常利用被檢表面或缺陷的不同性質進行成像方案的設計，合理的成像方案有助于獲得光照均勻的圖像，并將物體表面缺陷明顯的體現出來。

如何收集表面缺陷檢測論文？

收集一些表面缺陷檢測的文章，主要檢測對象是：金屬表面、LCD屏、建筑、輸電線等缺陷或異常檢物。 方法以分類方法、檢測方法、重構方法、生成方法為主。 電子版論文放在了paper文件的對應日期文件下。

什么是機器視覺檢測系統？

美國機器人工業協會 (ＲIA)對機器視覺下的定義為:“機器視覺是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置”。 機器視覺檢測系統通過適當的光源和圖像傳感器 (CCD 攝像機)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、分級等判別和統計、存儲、查詢等操作。

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