（一）以基于3D线扫相机的电池盒缺陷检测流程为例
数据采集前准备
检测系统包含线扫相机和机器人，机器人按规划路径携带线扫相机运动，为采集电池盒点云数据做准备。
数据预处理
对电池盒点云数据进行无效点、干扰区域以及离群点的去除处理。
特征提取与疑似缺陷确定
基于几何特征方程拟合的方法，提取出剩余点云数据中所有的特征点云及其外点点云，进而确定疑似缺陷点云。
进一步分析疑似区域
根据外点每个簇的质心，提取质心所对应特征点云局部区域点云，对局部区域点云进行几何方程拟合，提取外点。
缺陷判断
对外点进行欧式聚类，根据聚类结果判断该疑似点附近区域是否有缺陷存在。最后使用RANSAC方法对疑似区域进行第二轮精细拟合，并对外点的提取结果进行筛选，确定缺陷的存在。
（二）基于高频激光线扫相机的轨道缺陷检测流程
数据采集
通过轮式小车的行走，带动激光相机进行移动，并在移动的过程中通过激光相机对钢轨表面进行线扫成像，将激光相机成像生成的深度图输入到工控机中。
数据处理与计算
工控机中使用三个线程分别计算不同的信息。线程1在CPU上实时计算轨道面缺陷面积和深度以及检测钢轨的接缝；线程2统计轮式编码器的转数，计算行进距离是否达到轨道长度；然后线程1和线程2的结果汇总复核，确定单轨的起始和终止位置。
结果汇总
结合线程1的累计检测结果，统计汇总记录单轨总体缺陷面积、深度，分析单轨损伤程度，记录存储并输出结果到前端页面。
二、表面缺陷检测的几种方法
（一）基于二维图像数据的方法
原理
通过大量的数据标注和多轮深度学习模型训练来完成缺陷识别及检测。
局限性
需要大量的正样本和负样本，二维图像中缺陷位置的标注非常费时费力。对二维图像的成像要求非常严格，若无法保证二维图像质量，则会对系统检测结果带来极大的影响。且二维图像中只能进行识别，在无其它信息辅助的情况下，无法单独进行缺陷的精确检测和定位。对于颗粒、工件表面凹坑和凸起这类缺陷，缺陷表面和其他正常区域表面在二维图像中的成像一致，没有明显的纹理进行区分。
（二）基于三维点云的方法（以3D线扫相机检测为例）
优势
三维点云相较于二维图像，具备深度信息，适用于表面几何形状异变类的缺陷识别和检测。
难点
工业应用对节拍和精度提出的严格要求与当前三维检测设备难以兼顾成像、高频、高精度、大视野之间存在矛盾；工件的尺寸、纹理、形状、表面材质等特征存在多样性，难以无死角全覆盖地完成工件的扫描；从三维点云中完成不同特征的提取及瑕疵检测非常困难，无法形成一套通用的算法实现工件的无差别检测；细小的瑕疵信息与噪点在点云表征形式上非常接近，对两者进行准确地区分存在不小的难度；为了准确检测细小的瑕疵，需要使得更多的点覆盖单个缺陷来确保稳定检出，需要高分辨率的相机及参数设置来满足。
（三）基于卷积神经网络（CNN）的方法（适用于光滑金属表面缺陷检测）
原理
利用卷积神经网络对物体表面图像（如通过线阵相机环绕一周扫描得到的图像）进行分析识别缺陷，但这里介绍的算法仅适用于光滑表面缺陷检测，不保证可用于其他方向。
