一、引言
在现代工业生产和许多实际应用场景中，瑕疵检测扮演着至关重要的角色。无论是在纺织业、金属加工业，还是在薄膜、纸张等产品的生产过程中，瑕疵检测的准确性和效率直接关系到产品的质量和企业的竞争力 。
二、传统瑕疵检测方法
人工目视检测
在许多传统行业中，人工目视检测曾经是主要的瑕疵检测方式。例如在金属制品生产中，工人通过肉眼观察金属表面是否有缺陷。这种方法存在诸多弊端。一方面，它高度依赖检测人员的经验和主观判断，不同的检测人员可能对瑕疵的判定标准存在差异。长时间的检测工作容易使检测人员疲劳，从而导致检测效率降低和误判率增加 。
传统光学仪器检测
在针织品等产品的检测中，传统光学仪器配合肉眼进行检测是常见的手段。但是这种方法无法对针织品瑕疵检测进行定量处理，检测的准确性比较差，检测效率也比较低，而且检测结果容易受到质检人员的主观影响 。
三、基于计算机视觉的瑕疵检测方法
模板匹配算法
以布匹瑕疵检测为例，有基于模板匹配的单色布匹瑕疵检测算法。该算法首先存储待测布匹的无瑕疵模板图，并对模板图进行分块，然后对待测样本图进行相同的分块操作，进一步利用模板匹配方法对相同分块区域进行检测。这种方法在处理相对简单、背景较为单一的布匹瑕疵检测时有一定的效果 。
基于卷积神经网络的方法
在当今的瑕疵检测领域，卷积神经网络（CNN）发挥着重要作用。例如在基于改进DenseNet – SSD的瑕疵检测系统中，在DenseNet卷积神经网络和SSD目标检测框的基础上，分别加入可变形卷，以此来提高对瑕疵识别定位的准确率。而且，深度学习虽然在瑕疵检测中有诸多应用，但也面临一些挑战，比如与通用目标检测相比，瑕疵区域在整张图片中占比一般非常小，FasterR – CNN等检测模型对小物体检测不够好，并且深度学习从低层到高层不断提炼高层语义信息时，层数增大后细节信息丢失得越多，而对于缺陷检测细节是很重要的东西，同时瑕疵图片占整体图片比数据量较少 。
四、其他特殊的瑕疵检测方法
针对特定产品的检测方法
对于超精密光学元件瑕疵检测，设计了基于嵌入式技术的检测方法。采用单片机作为嵌入式检测方法的主控制器，将嵌入式WinCE操作平台应用于主控制器中实现超精密检测。在纺织品方面，针对含有复杂图案的纺织品瑕疵检测问题，提出基于畸变校正与视觉显著特征的纺织品瑕疵检测方法，先计算图像周期，获取最佳分块模板，根据模板对图像进行畸变校正，再对图像进行卡通纹理层分解等操作进行检测 。
五、结论
瑕疵检测方法从传统的人工目视和简单的光学仪器检测逐渐向基于计算机视觉等更先进的技术转变。虽然基于计算机视觉等新方法在提高检测准确性和效率方面取得了不少成果，但仍然面临一些挑战，如小瑕疵检测、数据量少等问题。未来，随着技术的不断发展，瑕疵检测技术有望不断完善，进一步提高产品质量检测的水平，满足工业生产和其他应用场景日益增长的需求。
