外观缺陷检测难点

产品外观是影响产品质量最重要的因素之一，其平整度、有无瑕疵等不仅影响到产品美观，甚至能够直接影响产品本身的使用和后续加工，给企业带来重大经济损失。

随着人工智能技术的快速发展，机器视觉与AI技术的结合应用加速渗透进工业产品的外观缺陷检测领域。思普泰克凭借深耕机器视觉多年沉淀的技术实力，建立以深度学习技术为核心的差异化发展优势，开发出视觉引擎等工业级视觉应用产品，全面赋能产品外观缺陷检测。

外观缺陷检测原理｜全方位检测破除项目难点

机器视觉的产品外观缺陷检测是一种基于图像处理和模式识别的技术，通过对产品图像进行分析和处理，识别出其中的缺陷，从而实现产品外观缺陷的自动化检测，并对这些缺陷进行定位。

机器视觉外观缺陷检测的过程主要包括图像获取、图像处理和缺陷识别等步骤。图像获取是指对产品进行图像采集，再将采集后的图像输入到计算机中；图像处理通过预处理技术从图像中提取有用信息；缺陷检测通过机器视觉技术，更好地识别出缺陷并对缺陷进行定位和分类。

外观缺陷检测内容

表面检测：划伤、裂纹、毛刺、压痕、脏污、边缘缺陷、图案缺陷等。

外观缺陷检测难点

产品外观缺陷种类多样，包括划伤、破损等明显瑕疵以外，也有微小气泡、色差等难以察觉的微弱瑕疵

复杂背景干扰，在受到光线变化、阴影、反射问题时，真实缺陷被掩盖，少数缺陷易与背景融合导致无法识别

缺陷的检测标准因产品属性而存在差异，不同产品之间的参数设置并不相同，如何做到灵活换型成难点

部分产品由于材质原因，导致灰尘、杂质与划痕难以区分检测