视觉检测技术通过光学成像、图像处理与深度学习算法的深度融合，实现物体表面缺陷的快速识别。其核心流程涵盖图像采集、预处理、特征提取、缺陷分类四大环节，结合多光谱光源、三维重构算法及迁移学习策略，可应对反光材质、复杂纹理等检测难题，显著提升工业质检效率与精度。
视觉检测的基础是高质量图像采集。工业相机与光源的协同设计是关键：
光源选择：针对反光材质（如金属表面），采用多角度多光谱光源可减少光斑干扰；对于透明胶水等低对比度缺陷，偏振光光源能增强纹理特征。
相机配置：高分辨率相机用于捕捉微米级缺陷，高速相机则适应动态生产线需求。例如，半导体晶圆切割定位需毫秒级响应速度，需搭配全局快门相机。
三维成像：结构光或激光三角测量法可重建物体三维模型，适用于曲面工件（如涡轮叶片）的形位公差分析，解决单一视角的遮挡问题。
原始图像常伴随噪声、光照不均等问题，需通过预处理提升信噪比：
降噪技术：高斯滤波、中值滤波可消除椒盐噪声，双边滤波在去噪同时保留边缘细节。
对比度增强：直方图均衡化、伽马校正能改善低光照图像的细节表现，例如，连铸板坯表面检测中，通过增强局部对比度可清晰呈现微裂纹。
几何校正：透视变换、仿射变换可统一图像尺寸与角度，确保输入数据标准化，为后续分析奠定基础。
特征提取是区分正常与异常区域的核心步骤，传统方法与深度学习各有优势：
传统特征：SIFT（尺度不变特征变换）适用于静态场景下的纹理匹配，HOG（方向梯度直方图）则擅长描述形状特征。例如，铝巴表面缺陷检测中，通过提取HOG特征可区分划痕与正常纹理。
深度特征：卷积神经网络（CNN）可自动学习多层次特征表示。YOLO系列算法通过单阶段检测策略，在速度与精度间取得平衡，适用于实时检测场景；DeepLab系列模型则通过语义分割，精确勾勒缺陷边界，适用于需要形状信息的场景。
分类算法的选择直接影响检测结果：
监督学习：需大量标注数据训练模型，但检测精度高。例如，针对复合材料蒙皮缺陷，通过数据增强扩展样本后，YOLOv5模型可实现高分辨率图像的快速检测。
无监督学习：针对缺陷样本稀少的场景，利用正常样本学习正常模式，将偏离该模式的区域识别为缺陷。例如，钢板表面检测中，引入注意力机制的多尺度特征融合模型，可降低漏检率。
迁移学习：通过预训练模型（如BERTforVision）减少对标注数据的依赖，提升小样本场景下的泛化能力。
视觉检测技术通过光学成像、图像处理与深度学习的协同，实现了从“人工目检”到“智能质检”的跨越。其核心优势在于：
非接触式检测：避免对产品造成二次损伤；
高效率与一致性：检测速度可达人工的数十倍，且结果不受主观因素影响；
适应复杂场景：通过多模态融合与迁移学习，可应对反光、透明、曲面等复杂材质与形状的检测需求。
Q1：视觉检测技术能识别哪些类型的表面缺陷？
A：可识别划痕、裂纹、凹坑、污渍、氧化、毛刺等多种缺陷，覆盖金属、塑料、陶瓷等材质。
Q2：深度学习模型如何提升缺陷检测精度？
A：通过自动学习多层次特征表示，减少对手工特征设计的依赖；结合数据增强与迁移学习，提升模型泛化能力。
Q3：视觉检测系统如何适应不同生产线的需求？
A：通过模块化设计，支持光源、相机、算法的灵活配置；结合边缘计算，实现实时检测与反馈。
Q4：反光材质的缺陷检测有哪些特殊要求？
A：需采用多角度多光谱光源减少光斑，搭配偏振光抑制反光；算法层面需强化边缘检测与纹理分析。
Q5：视觉检测技术未来有哪些发展方向？
A：深度学习与多模态融合将进一步提升检测精度；轻量化模型与嵌入式部署将推动技术向中小型企业普及。
