机器视觉表面缺陷检测论文 基于机器视觉的表面缺陷检测方法有哪些？
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基于机器视觉的表面缺陷检测方法有哪些？
目前, 基于机器视觉的表面缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。 传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。
表面缺陷检测方法有哪些？
传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。 一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案的设计，合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像，并将物体表面缺陷明显的体现出来。
如何收集表面缺陷检测论文？
收集一些表面缺陷检测的文章，主要检测对象是：金属表面、LCD屏、建筑、输电线等缺陷或异常检物。 方法以分类方法、检测方法、重构方法、生成方法为主。 电子版论文放在了paper文件的对应日期文件下。
什么是机器视觉检测系统？
美国机器人工业协会 (ＲIA)对机器视觉下的定义为:“机器视觉是通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置”。 机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器 (CCD 摄像机)获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作。