基于机器视觉的表面缺陷检测技术在工业生产中得到了广泛应用，主要通过图像处理和分析来识别产品表面的缺陷。这种方法可以克服人工检测方法的抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大等弊端。
表面缺陷检测的主要方法
人工检测法：成本高，难以达到微小缺陷判别的精度和速度。
机械装置接触检测法：设备价格高，灵活性差，速度慢。
机器视觉检测法：利用图像处理和分析，具有高精度和效率。
技术面临的挑战和发展趋势
技术挑战
图像采集阶段的影响因素：光照条件、现场环境、拍摄角度和距离等会影响检测精度。
特征提取的问题：传统方法依赖人工提取特征，不具有自动提取全部有用特征信息的能力。
缺陷数据的稀缺性：真实缺陷数据较少，种类繁多，特征提取效率较低。
准确性和实时性的差距：尽管算法不断更新，但与实际生产需求的差距仍然存在。
发展趋势
三维建模的应用：通过多个工业相机进行三维建模，提高缺陷检测系统性能。
自动化生产线的建立：结合机械臂对缺陷产品进行分类剔除，建立全自动化的生产线。
实际应用案例
温州市科技项目验收案例：基于SwinTransformer作为骨干网络，提出了用于表面缺陷检测的改进FasterRCNN算法，实现了对常见工件表面缺陷的识别检测。
通过上述分析，可以看出基于机器视觉的表面缺陷检测技术在现代工业生产中具有重要的应用价值和发展潜力。
