表面瑕疵检测系统主要依赖于视觉检测技术和深度学习技术。以下是详细解释：
1. 视觉检测技术
定义：视觉检测是通过使用相机或扫描设备捕捉物体表面的图像，然后通过软件算法分析图像以识别缺陷。
应用：这种方法适用于各种材料和产品的表面检测，如金属、塑料、纺织品等。
分类：
机器视觉检测：一种自动化的视觉检测方法，使用高级的图像处理算法来识别和分类缺陷，可以处理大量的数据，并且可以集成到生产线中，实现实时检测。
人工视觉检测：依赖于操作员的观察力和经验，使用放大镜、显微镜或其他视觉辅助工具来检查产品表面。
2. 深度学习技术
定义：基于深度学习的表面瑕疵检测方法通过大量的数据训练模型，使其能够自动学习特征并进行分类。
优势：显著提升了检测的精度和鲁棒性，适应性强，可以针对不同类型的表面缺陷设计特定的神经网络架构来提高检测效果。
表面瑕疵检测系统还涉及其他技术，如：
传统图像处理方法：包括边缘检测、滤波器应用和形态学操作等。边缘检测用于识别潜在的缺陷区域，滤波器用于增强或减弱图像中特定频率的信息，形态学操作则常用于去除噪声或连接分离的瑕疵部分。
超声波检测方法：利用高频声波穿透材料，当声波遇到缺陷时会产生回波，通过分析这些回波可以确定缺陷的位置和大小。这种方法适用于检测内部缺陷，如裂纹、空洞等。
表面瑕疵检测系统主要依赖于视觉检测技术和深度学习技术，同时结合传统图像处理方法和超声波检测方法等多种技术手段，以实现高效而准确的瑕疵检测。
