在机器视觉领域，表面缺陷检测系统属于基础的部分，但是往往基础的部分带来的问题也多，除了本身行业存在的影响因素外，它还受到了了多方面因素的制约。
对产品进行检测，刚进入的视觉检测系统如同行业的新人一般，对产品的外观缺陷类别比较陌生，需要不少的时间进行学习，而往往进入下一个产品检测时，这种学习的记录有无法提供有效的经验，产品的不同，带来的不只是名字的改变，更是许多不可控缺陷的出现。
1)由于受到环境、光照、生产技术和噪声等多重因素的影响，检测系统的信噪比一般较低，微弱的信号难以检测，或无法与噪声有效区分。 如何建立稳定、可靠、稳健的检测系统来应对光的变化、噪声和其他外界恶劣环境的干扰，是需要解决的问题之一。
2 )机器视觉表面缺陷检测，特别是在线检测，以数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高为特征，同时考虑到真实机器视觉面临的对象和问题的多样性，缺乏从海量数据中提取有限缺陷信息的算法能力，导致算法。
3 )与机器视觉表面检测密切相关的人工智能理论有了很大的发展，但如何模拟人脑的信息处理功能构建智能机器视觉系统还需要从理论上进一步研究，如何基于生物视觉识别更好地指导机器视觉检测是研究者的难点之一。
4)从机器视觉表面检测的准确性方面来看，尽管一系列算法层出不穷，但在实际应用中准确率与满足实际应用的需要仍有一定差距，准确识别与模糊特征之间、实时性与准确性之间的矛盾。
以上就是我们今天所要分享的表面缺陷检测问题，虽然问题繁多，但是对于一个成熟的视觉检测公司来说，大部分行业已经有深入的案例研究，我们盈泰德科技一直专注于机器视觉行业，在视觉质量检测技术方面涉及的领域有包装印刷、电子、纺织、汽车制造、半导体等领域，提供视觉自动检测技术、视觉检测设备、视觉定位、缺陷检测、标签检测、印刷检测等全套的视觉解决方案。如你的工业生产中的产品有需借助视觉检测系统的话，不妨和我们盈泰德科技聊聊，我们会听取你的意见和要求，致力于为你制定合适的检测方案，以快捷的速度让你的生产线用上我们的机器视觉设备及系统。
