一、引言

在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和許多實(shí)際應(yīng)用場景中，瑕疵檢測扮演著至關(guān)重要的角色。無論是在紡織業(yè)、金屬加工業(yè)，還是在薄膜、紙張等產(chǎn)品的生產(chǎn)過程中，瑕疵檢測的準(zhǔn)確性和效率直接關(guān)系到產(chǎn)品的質(zhì)量和企業(yè)的競爭力 。

二、傳統(tǒng)瑕疵檢測方法

人工目視檢測

在許多傳統(tǒng)行業(yè)中，人工目視檢測曾經(jīng)是主要的瑕疵檢測方式。例如在金屬制品生產(chǎn)中，工人通過肉眼觀察金屬表面是否有缺陷。這種方法存在諸多弊端。一方面，它高度依賴檢測人員的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，不同的檢測人員可能對瑕疵的判定標(biāo)準(zhǔn)存在差異。長時間的檢測工作容易使檢測人員疲勞，從而導(dǎo)致檢測效率降低和誤判率增加 。

傳統(tǒng)光學(xué)儀器檢測

在針織品等產(chǎn)品的檢測中，傳統(tǒng)光學(xué)儀器配合肉眼進(jìn)行檢測是常見的手段。但是這種方法無法對針織品瑕疵檢測進(jìn)行定量處理，檢測的準(zhǔn)確性比較差，檢測效率也比較低，而且檢測結(jié)果容易受到質(zhì)檢人員的主觀影響 。

三、基于計(jì)算機(jī)視覺的瑕疵檢測方法

模板匹配算法

以布匹瑕疵檢測為例，有基于模板匹配的單色布匹瑕疵檢測算法。該算法首先存儲待測布匹的無瑕疵模板圖，并對模板圖進(jìn)行分塊，然后對待測樣本圖進(jìn)行相同的分塊操作，進(jìn)一步利用模板匹配方法對相同分塊區(qū)域進(jìn)行檢測。這種方法在處理相對簡單、背景較為單一的布匹瑕疵檢測時有一定的效果 。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

在當(dāng)今的瑕疵檢測領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）發(fā)揮著重要作用。例如在基于改進(jìn)DenseNet – SSD的瑕疵檢測系統(tǒng)中，在DenseNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SSD目標(biāo)檢測框的基礎(chǔ)上，分別加入可變形卷，以此來提高對瑕疵識別定位的準(zhǔn)確率。而且，深度學(xué)習(xí)雖然在瑕疵檢測中有諸多應(yīng)用，但也面臨一些挑戰(zhàn)，比如與通用目標(biāo)檢測相比，瑕疵區(qū)域在整張圖片中占比一般非常小，F(xiàn)asterR – CNN等檢測模型對小物體檢測不夠好，并且深度學(xué)習(xí)從低層到高層不斷提煉高層語義信息時，層數(shù)增大后細(xì)節(jié)信息丟失得越多，而對于缺陷檢測細(xì)節(jié)是很重要的東西，同時瑕疵圖片占整體圖片比數(shù)據(jù)量較少 。

四、其他特殊的瑕疵檢測方法

針對特定產(chǎn)品的檢測方法

對于超精密光學(xué)元件瑕疵檢測，設(shè)計(jì)了基于嵌入式技術(shù)的檢測方法。采用單片機(jī)作為嵌入式檢測方法的主控制器，將嵌入式WinCE操作平臺應(yīng)用于主控制器中實(shí)現(xiàn)超精密檢測。在紡織品方面，針對含有復(fù)雜圖案的紡織品瑕疵檢測問題，提出基于畸變校正與視覺顯著特征的紡織品瑕疵檢測方法，先計(jì)算圖像周期，獲取最佳分塊模板，根據(jù)模板對圖像進(jìn)行畸變校正，再對圖像進(jìn)行卡通紋理層分解等操作進(jìn)行檢測 。

五、結(jié)論

瑕疵檢測方法從傳統(tǒng)的人工目視和簡單的光學(xué)儀器檢測逐漸向基于計(jì)算機(jī)視覺等更先進(jìn)的技術(shù)轉(zhuǎn)變。雖然基于計(jì)算機(jī)視覺等新方法在提高檢測準(zhǔn)確性和效率方面取得了不少成果，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)，如小瑕疵檢測、數(shù)據(jù)量少等問題。未來，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，瑕疵檢測技術(shù)有望不斷完善，進(jìn)一步提高產(chǎn)品質(zhì)量檢測的水平，滿足工業(yè)生產(chǎn)和其他應(yīng)用場景日益增長的需求。