外观缺陷检测系统应用

机器视觉虽然功能覆盖于定位、检测、识别、测量等领域，但是在工业运用上，常见的便是外观缺陷检测系统，这一应用在制造业上需求广泛，在一些不适合人工作业的危险工业环境中，或者应用人工视觉难以满足定位要求的场景中，常常利用外观缺陷检测系统替代人工视觉进行缺陷检测。

外观缺陷检测系统是机器视觉技术的一种，利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体实物中收集、处理、计算，进行实际的检测、控制和应用。外观缺陷检测系统是机器视觉检测的重要部分，其检测的准确性直接影响产品质量的优劣。虽然人工检测方法已经不能满足生产和现代技术生产制造的需要，但机器视觉检测很好地克服了这一点，外观缺陷检测系统的广泛应用了企业工厂产品高质量生产和制造业智能自动化的发展。

应用外观缺陷检测系统，提高了检测的精度和效率。 那么，在进行产品表面检查之前，有几个步骤需要注意。首先，利用图像获取系统获取和分析图像表面的纹理图像；其次，对收集到的图像进行一阶段的分割处理，使产品的表面缺陷能够根据其特有的区域特征进行分类；然后，在上述分类区域进一步分析划痕的对象区域，使范围更加准确和准确。通过以上三个阶段的处理，可以进一步确认产品的表面缺陷区域和特征，至此完成了外观缺陷检测系统的步骤。

外观缺陷检测系统通常提取的特征有纹理特征、几何形状特征、颜色特征、变换系数特征等，用这些多信息融合的特征向量来可靠地区分不同类型的缺陷;这些特征之间一般存在冗余信息，即并不能保证特征集是最优的，好的特征集应具备简约性和鲁棒性，为此，还需要进一步从特征集中选择更有利于分类的特征，即特征的选择。

DLIA外观缺陷检测系统实现工业复杂缺陷自动化检测的问题，具有实时缺陷分类与检测的功能，支持新增缺陷标注与再训练，收集缺陷越多，检错率越高，越用越准确。使用DLIA外观缺陷检测系统训练速度提升20%，显存使用减低30%，且部署简单，应用端无需编写代码，工业检测视觉集成商无门槛使用。缺陷标注灵活，随标随用。