机器视觉在缺陷分类中的应用实例广泛，以下是一些具体实例：
1. 工业塑胶件的缺陷检测：
机器视觉被用于检测塑胶件的外观缺陷，如平面度、变形、飞边、批锋、裂纹、缺胶、污渍、颜色不均、黑点、色差等。这种技术可以大幅度降低人工成本，提高检测效率和精度。
2. 玻璃行业的缺陷检测：
机器视觉在玻璃行业中用于检测表面缺陷，如气泡、结石、凹凸、划伤和色斑等。这些缺陷对玻璃的质量和使用安全至关重要，机器视觉能够精确检测并分类这些缺陷，提高产品质量。
3. 电子产品和零部件的缺陷检测：
在电子产品和零部件的制造过程中，机器视觉被用于检测电路板短路断路、产品表面三角缺陷、产品毛刺、产品上凹坑等缺陷。这些缺陷的检测对于保证电子产品的性能和可靠性至关重要。
4. 其他工业领域的应用：
机器视觉还广泛应用于包装印刷、食品工业、航空航天、生物医学工程、军事科技等领域，用于检测产品的表面缺陷，如印刷品的印刷质量、食品的外观和质地、航空航天零部件的完整性和精度等。
5. 精细五金件和工件的瑕疵检测：
机器视觉能够对精细五金件和工件的表面进行瑕疵检测，如划痕、裂纹、凹陷等。这种技术可以提高产品的质量和精度，减少不良品的产生。
机器视觉在缺陷分类中的应用实例涵盖了多个工业领域和产品类型，为制造业的质量控制和检测工作提供了有力的技术支持。
