在線瑕疵檢測中，常見的圖像處理技術(shù)主要包括以下幾個方面：

1. 圖像預(yù)處理：

灰度處理：將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以減少圖像復雜度，突出形態(tài)特征。

去噪：利用高斯濾波、中值濾波等方法去除圖像中的噪聲，提高圖像清晰度。

圖像增強：通過強化圖像中的高頻或低頻分量，突出感興趣的部分或減少噪聲影響。這可能包括線性灰度變換、直方圖均衡化等技術(shù)。

銳化：使用拉普拉斯濾波等方法進行線性銳化，以中和去噪過程中可能導致的細節(jié)淡化。

2. 特征提?。?/p>

根據(jù)瑕疵的特點，提取出可以用來區(qū)分瑕疵與正常部分的特征，如邊緣、紋理、形狀等。

3. 圖像分割：

閾值分割：根據(jù)圖像中像素的灰度值分布情況，選擇一個或多個閾值，將圖像分割為瑕疵區(qū)域和正常區(qū)域。

邊緣檢測：利用Sobel、Canny等邊緣檢測算子，檢測圖像中物體邊緣處的灰度變化，定位瑕疵邊緣。

區(qū)域生長：另一種分割算法，用于將圖像分割為不同的區(qū)域，常用于瑕疵檢測中。

4. 形態(tài)學處理：

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。這些操作可用于優(yōu)化閾值分割或邊緣檢測后的結(jié)果，去除偽缺陷或修復缺陷區(qū)域的不完整邊界。

5. 分類算法：

使用機器學習、深度學習等方法，如支持向量機（SVM）、Vision Transformers (ViTs)、YOLO系列等，對瑕疵與正常部分進行分類，實現(xiàn)自動化的瑕疵檢測。

這些圖像處理技術(shù)在在線瑕疵檢測中發(fā)揮著重要作用，能夠大大提高生產(chǎn)效率，減少人工成本，并確保產(chǎn)品的質(zhì)量。