在线瑕疵检测系统的关键技术主要包括机器视觉技术和人工智能算法。
1. 机器视觉技术：
在线瑕疵检测系统利用机器视觉技术进行实时质量检测。这一技术通过工业摄像头捕捉图像，然后对这些图像进行处理和分析，以识别产品中的瑕疵。
机器视觉技术的高稳定性是确保检测系统在任何环境下都能持续运作的关键。从光源照明、图像采集到图像存储与处理，都需要具备适应各种环境的能力，以确保采集到突出检测对象的图像，从而给出稳定、准确、清晰的检测结果。
例如，系统采用CCD照相机将被摄取目标转换成图像信号，然后传送给专用的图像处理系统进行处理。
2. 人工智能算法：
在线瑕疵检测系统还依赖于人工智能算法，特别是深度学习算法，来实现高精度的瑕疵检测。这些算法能够自动分类、统计瑕疵类型与数量，为质量控制提供数据支持。
通过深度学习算法，系统能够不断自我优化，提升识别能力，即使是微小瑕疵也能被准确检测出来。
AI技术还解决了瑕疵检测中样本稀缺的难题。生成式AI技术通过学习现有数据的分布，能够生成逼真的合成样本，这不仅扩展了瑕疵数据的覆盖面，还降低了获取成本，进一步提升了瑕疵检测的准确性和效率。
机器视觉技术和人工智能算法是在线瑕疵检测系统的两大关键技术，它们共同确保了系统的高效、准确运行。
