金屬加工中AI缺陷檢測的常用圖像處理技術主要包括以下幾種：

1. 濾波技術：用于去除圖像中的噪聲，提高缺陷的可見性。常用的濾波方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波。這些濾波方法通過不同的計算方式，減少圖像中的噪聲，使得缺陷更加清晰可辨。

2. 圖像分割技術：用于將圖像分割成不同的區(qū)域，以便對缺陷進行更精確的分析。閾值分割是一種常用的圖像分割方法，它根據圖像中像素的灰度值分布情況，選擇一個或多個閾值，將圖像中的像素分為目標和背景兩類。

3. 邊緣檢測技術：基于圖像中物體邊緣處灰度變化劇烈的特點，通過計算水平和垂直方向的灰度變化來檢測邊緣。常見的邊緣檢測算子有Sobel算子、Canny算子等。在缺陷檢測中，物體的缺陷往往會引起邊緣的變化，通過邊緣檢測可以定位這些異常邊緣。

4. 形態(tài)學處理技術：基于集合論的圖像處理方法，包括腐蝕、膨脹、開運算和閉運算等操作。在缺陷檢測中，形態(tài)學處理可用于對閾值分割或邊緣檢測后的結果進行優(yōu)化，去除一些偽缺陷或修復缺陷區(qū)域的不完整邊界。

5. 機器學習和深度學習技術：基于大量樣本數據訓練的機器學習算法，如支持向量機（SVM）、深度學習、卷積神經網絡等，可以識別金屬表面圖像中的缺陷。這些技術通過提取圖像中的特征，訓練分類模型，實現(xiàn)對缺陷的自動檢測和分類。

還有一些其他的技術也常用于金屬加工中的AI缺陷檢測，如圖像變換（包括空域與頻域變換、幾何變換、色度變換、尺度變換等）、圖像增強等。這些技術共同構成了金屬加工中AI缺陷檢測的豐富圖像處理手段，為提高產品質量和生產效率提供了有力支持。