一、傳統(tǒng)圖像處理方法

（一）二值化相關(guān)流程

前期處理

首先進(jìn)行圖像去噪和灰度化，然后二值化。二值化后多數(shù)瑕疵點(diǎn)能凸顯，但存在問題。例如黑點(diǎn)瑕疵與白點(diǎn)瑕疵是二值化的兩個(gè)極端，不能同時(shí)出現(xiàn)，并且量化時(shí)若采用像素點(diǎn)計(jì)數(shù)計(jì)算百分比，再與無瑕疵的百分比作比較，準(zhǔn)確度不高。

（二）邊緣檢測與形態(tài)學(xué)操作

流程

圖像去噪、灰度化后，進(jìn)行canny邊緣檢測，接著做形態(tài)學(xué)閉運(yùn)算，最后統(tǒng)計(jì)連通域個(gè)數(shù)。通過與無瑕疵情況下logo及其他印刷形成的連通域個(gè)數(shù)作比較，能較好地檢測瑕疵，這種方法不容易漏掉瑕疵點(diǎn)。

（三）模板匹配

適用情況

在實(shí)驗(yàn)室理想條件下，OpenCV的模板匹配可用于圖像瑕疵檢測。在手機(jī)瑕疵檢測這種需求目標(biāo)較低的情況下，模板匹配比較勝任瑕疵檢測工作，并且也測試了其在不理想情況下的表現(xiàn)。

二、其他相關(guān)方法

（一）基于視覺顯著度的方法

例如基于視覺顯著度的皮革瑕疵檢測方法，通過視覺顯著度的相關(guān)技術(shù)來檢測皮革表面的瑕疵，但未提及具體操作流程細(xì)節(jié)。

（二）基于傅里葉極坐標(biāo)變換的方法

像基于傅里葉極坐標(biāo)變換的織物瑕疵檢測方法，利用傅里葉極坐標(biāo)變換來對織物瑕疵進(jìn)行檢測，同樣缺乏具體操作流程闡述。

表面瑕疵檢測

一、檢測設(shè)備相關(guān)方面

（一）設(shè)備組成影響檢測

攝像頭和光學(xué)部件

表面瑕疵檢測設(shè)備中的攝像頭和光學(xué)部件很關(guān)鍵。根據(jù)應(yīng)用，攝像頭有黑白、復(fù)合彩色(Y/C)、RGB彩色、非標(biāo)準(zhǔn)黑白(可變掃描)、步進(jìn)掃描或線掃描等類型，這些會(huì)影響表面瑕疵檢測的效果。

（二）篩選準(zhǔn)確性影響因素

光線和鏡頭影響

篩選的準(zhǔn)確性受光線和鏡頭影響。雖然很多人認(rèn)為提高精確度要改善設(shè)備配置（如購買高精度相機(jī)），但合適的光源和鏡頭在很多情況下就能滿足需求，且高精度相機(jī)會(huì)增加計(jì)算機(jī)處理時(shí)間影響檢測速度。

二、不同產(chǎn)業(yè)中的表面瑕疵檢測

（一）薄膜產(chǎn)業(yè)

薄膜瑕疵產(chǎn)生原因及檢測需求

薄膜瑕疵產(chǎn)生于制造過程，如溫度、濕度等因素使薄膜變形。薄膜厚度較?。ú怀^5 – 10mm），其瑕疵檢測是影響產(chǎn)品外觀品質(zhì)的重要因素，有專門的薄膜表面瑕疵在線檢測系統(tǒng)，檢測精度和準(zhǔn)確度較高，并且不同薄膜類型（如雙拉膜、流延膜等）都有檢測需求。

（二）紙張產(chǎn)業(yè)

紙張瑕疵影響及檢測系統(tǒng)

紙張表面瑕疵在造紙過程中常見，會(huì)降低紙張品質(zhì)，影響印刷效果和使用壽命等。賽默斐視紙張表面瑕疵在線檢測系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)自動(dòng)檢測紙張表面污漬、皺紋、水痕、毛發(fā)等瑕疵，精度高、速度快。

（三）金屬產(chǎn)業(yè)

金屬缺陷檢測的重要性

隨著金屬制品廣泛應(yīng)用，金屬缺陷檢測在工業(yè)生產(chǎn)中很重要。傳統(tǒng)人工目視檢測金屬缺陷存在很多問題，現(xiàn)在表面瑕疵檢測設(shè)備可用于金屬工業(yè)，檢測平面度、是否存在瑕疵、邊框整齊度、工件表面亮度等方面的問題。