支持向量机（SVM）在瑕疵检测中得到了广泛应用，特别是在工业检测、图像识别等领域。以下是SVM在瑕疵检测中的具体使用情况：
1. 工业检测应用：
SVM被用于无纺布瑕疵检测。通过提取描述纹理参数的灰度共生矩阵特征值，选择合适的核函数后导入SVM分类器中进行训练，利用SVM对异常区域进行定位。实验结果表明，该方法能够正确识别瑕疵，并具有较高的准确率和实时性。
2. 图像识别与分类：
在金属表面缺陷分类与测量中，SVM算法也发挥了重要作用。通过准备一些数据来训练和测试SVM算法模型，可以使用SVM实现金属表面缺陷的分类和测量。例如，选用UCI数据集，该数据集包含了大量金属表面缺陷图像样本，用于训练和测试SVM模型。
3. 算法原理与优势：
SVM通过寻找最大间隔超平面来实现分类或回归任务。在瑕疵检测中，SVM可以将正常样本与瑕疵样本有效分开。其优势在于能够处理复杂的非线性问题，且泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。
4. 具体操作步骤：
在应用SVM进行瑕疵检测时，通常需要提取样本特征，如图像的不变矩等。然后，将这些特征输入到SVM分类器中进行训练和测试。根据SVM的输出结果来判断样本是否存在瑕疵。
支持向量机（SVM）在瑕疵检测中展现出了强大的性能和应用潜力，为工业检测、图像识别等领域提供了有效的技术手段。
