视觉检测系统主要通过图像分析模块利用图像识别算法对处理后的图像进行分析，以定位、识别、分级等判别瑕疵。具体来说，其瑕疵分类过程可以归纳如下：
1. 图像获取：
通过工业相机、光学镜头、光源及其夹持装置等组成图像获取模块，采集产品表面的图像。
2. 图像处理：
图像处理模块主要涉及图像去噪、图像增强与复原等，以提高图像质量并突出瑕疵特征。
3. 瑕疵识别与分类：
利用图像识别算法对处理后的图像进行分析，可以定位、识别瑕疵，并根据瑕疵的特征进行分级或分类。
瑕疵分类可能基于瑕疵的形态、大小、颜色等多种特征进行。
4. 深度学习算法的应用：
深度学习算法能够自动学习并理解瑕疵的各种形态特征，实现更加智能化、自适应的检测能力。
通过大量数据训练，深度学习算法可以更深层次地理解复杂工业场景下的潜在瑕疵，并做到精确定位和分类。
5. 结果输出与统计：
识别出的瑕疵信息会被存储、查询，并通过人机交互界面展示给用户，以便用户查看检测结果并进行相应的操作。
系统还可以生成报告，对瑕疵进行统计和分析。
视觉检测系统通过图像获取、图像处理、瑕疵识别与分类、深度学习算法的应用以及结果输出与统计等步骤，实现对瑕疵的精确分类和识别。
