机器视觉在影像异常检测中的应用主要体现在以下几个方面：
机器视觉通过图像采集、处理和分析，能够自动检测图像中的异常，提高检测效率和精度。
1. 图像采集：
机器视觉系统使用高分辨率的摄像头或相机实时采集图像信息。
采集到的图像数据被转换成数字格式，以便后续处理。
2. 图像处理：
对采集到的图像进行预处理，如去噪、增强对比度、边缘检测等，以减少干扰并突出异常区域。
应用图像处理算法，如图像增强、形状识别等，对图像进行精确分析，提取出关键特征。
3. 异常检测与分析：
利用深度学习技术或预设的检测算法和模型，对提取到的图像特征进行比对和分类，实现异常的自动检测。
对检测出的异常进行定位和标注，确定异常在图像中的位置和大小。
根据预设的判定准则，对检测出的异常进行判定，确定是否为真实的异常，并采取相应的处理措施。
4. 应用场景与优势：
机器视觉在零部件缺陷检测、监控视频异常事件检测等领域有广泛应用。
相比传统的人工检测，机器视觉能够提高检测效率和精度，减少人为因素导致的误差和主观性。
机器视觉系统能够24小时持续高效运行，不受工作时间的限制，降低了生产成本。
机器视觉通过图像采集、处理和分析，能够自动、高效地检测图像中的异常，为各行业的质量控制和安全管理提供了有力支持。
