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基于计算机视觉技术的工业缺陷检测

工业生产是国民经济的重要组成部分，就像手术时人的身体一样，如果出现缺

陷，就会对整个产业链产生严重影响。因此，在工业生产中，缺陷的发现以及及时

处理就显得尤为重要。随着计算机视觉技术的飞速发展，其在工业缺陷检测中的应

用也日益广泛和深入。本文就基于计算机视觉技术的工业缺陷检测进行分析。

一、计算机视觉技术的基本概念

计算机视觉技术是指利用计算机实现对数字图像或视频等视觉信息的处理、分

析，以及从中获取特定信息的一种跨学科技术。该技术实现了机器对图像的自动解

释和识别能力，并多应用于智能自动化、智能监控等领域。其基本的分析方法主要

包括：滤波、边缘检测、特征提取、目标检测、识别与分类等。

二、工业缺陷检测中的计算机视觉技术

工业缺陷检测中常出现的缺陷有：表面缺陷、裂纹缺陷、尺寸缺陷和表面瑕疵

等。而计算机视觉技术则可以利用计算机分析图像信息，识别和检测这些缺陷。以

下是具体应用。

1.表面缺陷识别：

表面缺陷主要是指物品表面的杂物、毛刺、氧化物等。该缺陷比较常见，通过

人眼检查可以判断是否存在缺陷，并对其程度进行判定。但人眼的判断存在主观性，

同时也会因为疲劳和精神状态的影响，使判断结果存在误差。而计算机视觉技术则

可以通过图像处理技术，对被检测物体表面图像进行自动处理、分析和比对，从而

实现对表面缺陷的准确识别和判定，为后续处理提供必要的数据支撑。

2.裂纹缺陷检测：

裂纹缺陷是指由于过度疲劳或机械损坏等造成的物体裂纹，在工业生产过程中

是比较常见的缺陷。传统的检测方法主要是通过人工进行人盯的方式进行，这种方

式效率十分低下，同时也对检测人员的视力要求非常高。而计算机视觉技术则采用

图像分析中的边缘检测技术，通过对图像中裂纹部位的边界识别和轮廓提取等操作，

实现对物品中裂纹缺陷的检测。

3.尺寸缺陷检测：

尺寸缺陷一般是指制造物品的尺寸大小不合格。传统的测量方式一般采用人工

测量，效率低下，而且准确度也无法保证。而计算机视觉技术通过图像处理中的特

征提取和测量，可以对物品的尺寸大小进行准确测量与判断。

4.表面瑕疵检测：

表面瑕疵主要是指某些因为物理或者化学作用导致物品表面出现的一些瑕疵，

比如凹坑，坑洞等等。这种缺陷对物品质量的判断影响极大，而传统的检测方式主

要是通过人眼或者显微镜等进行人工检查。而计算机视觉技术可以通过图像分析中

特征提取和多种滤波器处理等技术，实现对物品表面的瑕疵检测。

三、计算机视觉技术在工业缺陷检测中的优势

1.高效性：

计算机视觉技术可以实现对图像的自动分析和处理，相较于传统的人力检测方

法，检测的速度更快，效率更高。

2.精确性：

人眼的视力疲劳、视角、灯光等方面的差异，以及主观认知判断的因素，都会

影响检测结果的准确性。而计算机视觉技术可以避免这些干扰，减少误差，实现更

高的检测准确性。

3.主观性减少：

人工缺陷检测通常是通过人工眼球来实现的，而计算机视觉缺陷检测则是通过

计算机来对图像进行智能分析和处理，可以避免人为主观因素的影响，提高了缺陷

检测的准确性和客观性。

综上所述，基于计算机视觉技术的工业缺陷检测在工业生产中发挥着越来越重

要的作用。其具有高效性、精确性和客观性等优点，而且在不断提高其检测效率和

准确度的同时，还可以降低企业的成本开支以及提升产品的品质和竞争力，是当今

不可或缺的技术手段。