金属加工中AI缺陷检测的常用图像处理技术主要包括以下几种：
1. 滤波技术：用于去除图像中的噪声，提高缺陷的可见性。常用的滤波方法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波。这些滤波方法通过不同的计算方式，减少图像中的噪声，使得缺陷更加清晰可辨。
2. 图像分割技术：用于将图像分割成不同的区域，以便对缺陷进行更精确的分析。阈值分割是一种常用的图像分割方法，它根据图像中像素的灰度值分布情况，选择一个或多个阈值，将图像中的像素分为目标和背景两类。
3. 边缘检测技术：基于图像中物体边缘处灰度变化剧烈的特点，通过计算水平和垂直方向的灰度变化来检测边缘。常见的边缘检测算子有Sobel算子、Canny算子等。在缺陷检测中，物体的缺陷往往会引起边缘的变化，通过边缘检测可以定位这些异常边缘。
4. 形态学处理技术：基于集合论的图像处理方法，包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。在缺陷检测中，形态学处理可用于对阈值分割或边缘检测后的结果进行优化，去除一些伪缺陷或修复缺陷区域的不完整边界。
5. 机器学习和深度学习技术：基于大量样本数据训练的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、深度学习、卷积神经网络等，可以识别金属表面图像中的缺陷。这些技术通过提取图像中的特征，训练分类模型，实现对缺陷的自动检测和分类。
还有一些其他的技术也常用于金属加工中的AI缺陷检测，如图像变换（包括空域与频域变换、几何变换、色度变换、尺度变换等）、图像增强等。这些技术共同构成了金属加工中AI缺陷检测的丰富图像处理手段，为提高产品质量和生产效率提供了有力支持。
