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在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面。在精密仪器制造中，金属表面的细浅划痕是很难检测的，却又不失不可忽视的。采用机器视觉技术对其进行自动监测对于提高产品质量和生产效率有着重要的意义。在分析细浅划痕形状特征的基础上，设计一组多尺度多放心的形态学结构元素，并通过多尺度多方向变化的构建形态学划痕指数，以突显划痕、进而实现细浅划痕的检测。
采用机器视觉和人工智能技术对金属表面的缺陷进行自动检测，已经广泛地应用于机械零配件生产的各个领域，如表面凹坑检测、尺度表面缺陷检测、铜带表面瑕疵检测等。金属表面划痕作为一种常见的表面缺陷引起了广泛的关注。目前的细浅划痕是金属表面做常见的缺陷，视觉检测图像的光照条件不同，划痕长短也是不一的，常出现的特征如下：
1、 划痕浅，划痕区相的亮度对于临近的费划痕区偏亮，但与整个图像的亮区相比，亮度相当。
2、 划痕形状细长，成狭长带状。
3、 划痕具有明显的方向性，尽管具体方向不确定
4、 长度、粗细变化明显。
划痕、裂缝等产品缺陷用肉眼来查看可能因为太小导致检查不出来，导致产品出厂后有缺陷，从而影响到厂家的声誉及用户体验。有什么办法能解决划痕检测的问题呢？
视觉监测技术特点：
1、高进度缺陷检测
2、表面划痕的自动化检测，金属产品表面划伤 划痕 机器视觉检测
3、适用于各种规格、尺寸的橡胶产品、塑料产品、金属制品、精密五金、电子陶瓷
4、以机器换人、利用高清CCD工业相机，实现自动化检测，节约企业成本
5、安装方便，操作简单，一键式操作
在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀，缺乏纹理特征。因此，划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。
机器视觉监测在减少劳动力的同时，以机器换人，更高效、更稳定的提高生产速度和产品质量，为企业注入新科技，提升企业的竞争力，给企业带来真正意义上的生产自动化，质量控制标准化、品质化和自动化。
