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机器视觉主要研究用计算机来模拟人的视觉功能，通过摄像机等得到图像，然后将它转换成数字化图像信号，再送入计算机，利用软件从中获取所需信息，做出正确的计算和判断，通过数字图像处理算法和识别算法，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别，根据识别结果来控制现场的设备动作。
产品表面缺陷对产品的美观度、舒适度和使用性能等带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷进行检测以便及时发现并加以控制。
产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
应用表面缺陷检测系统，提高了检测的准确度和效率。那么，在进行产品表面检测之前，有几个步骤需要注意。
首先，要利用图像采集系统对图像表面进行采集分析；
第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；
第三，在以上分类区域中进一步分析目标区域，使得范围更加的准确。通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
机器视觉技术在表面缺陷检测方面的发展趋势：
1、实现在线实时检测;
2、实现智能化检测;
3、实现高精度检测;
4、计算机视觉柔性检测技术;
5、研究开发彩色图像、灰度图像和多谱图像的处理算法，拓展视觉检测的应用。
机器视觉表面缺陷检测系统中，图像处理和分析算法是重要内容，算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、实时性和鲁棒性，一直是机器视觉企业努力的方向。瑞视特视觉，作为国内专业的机器视觉解决方案供应商，也在表面缺陷检测方面不断努力提升。
