基于机器视觉的缺陷检测方法
基于机器视觉的缺陷检测方法主要分为两大类：基于图像处理的缺陷检测方法和基于机器学习的缺陷检测方法。
基于图像处理的缺陷检测
基于图像处理的缺陷检测主要包括图像预处理和缺陷检测两个部分。图像预处理通常包括图像去噪和图像分割等算法，这是缺陷检测的前期工作。缺陷检测部分则主要利用图像特征提取或模板匹配算法完成对缺陷的检测。特征提取的目的是在图像的众多特征中提取有用特征，其基本思想是使特征目标在图像的子空间中在同一类内具有较小的类内聚散度，在不同类内具有较大的类间聚散度。模板匹配的任务是研究某一特定对象物体的图案或轮廓位于图像的什么地方，进而识别对象物体，匹配的精度是决定缺陷检测精度的重要因素之一。
基于机器学习的缺陷检测
在基于机器学习的缺陷检测中，通常使用支持向量机(SVM)或决策树(DT)对样本缺陷进行分类。SVM是1995年Vapnik根据统计学习理论提出的一种二分类模型，其模型定义为在特征空间上间隔最大的线性分类器，基本思想是在正确划分训练数据集的同时分离出间隔最大的超平面。SVM采用的是结构风险最小化原理，通过将数据样本上特征点所在的低维输入空间映射到高维的特征空间，达到线性或线性近似分类的目的。SVM是机器学习中广泛应用的一种算法，在解决小样本、模式识别等问题中表现出独特的优势，具有良好的有效性和鲁棒性，目前已在表面缺陷检测上有成功的应用。
机器视觉表面缺陷检测的发展趋势
尽管机器视觉技术已经在医学、交通航海、工业生产等领域有了突破性进展，基于机器视觉的表面缺陷检测必将是未来的发展趋势。具体表现为以下几个方面：
三维建模：目前基于机器视觉的缺陷检测方法主要是对工业相机获取的二维图像进行检测，而二维图像的视野信息比较单一，无法进行产品各方位视野信息的表达。如何通过多个工业相机对被检测物体进行三维建模，获得检测目标的空间信息，提高缺陷检测系统性能已是未来的一个重要发展趋势。
全自动生产线：机器视觉缺陷检测方法目前还处于理论研究阶段，在实际应用中仍达不到现代化工业生产中精准化和智能化的要求。利用机器视觉技术设计产品的分拣装置，结合机械臂对缺陷产品进行分类剔除，建立一套全自动化的生产线，是未来工业生产的大势所趋。
机器视觉表面缺陷检测涉及众多学科和理论，如何使检测进一步向自动化和智能化方向发展，还需要更深入的研究。随着技术的进步，基于机器视觉的表面缺陷检测方法将会更加高效、准确，并在更多领域得到应用。
