近年來，隨著人工智能和計算機視覺技術的迅速發(fā)展，產品表面外觀缺陷檢測領域也迎來了一次革命性的突破。通過深度學習算法和大數據分析，我們公司研發(fā)團隊逐漸解決了外觀缺陷多樣性和檢測標準的問題，實現(xiàn)了對產品外觀缺陷的高準確率檢測。

同時，圖像處理技術的進步也有效解決了復雜背景干擾與圖像處理的瓶頸問題。通過引入先進的圖像處理算法，可以有效提取出產品的缺陷特征，減少背景干擾對缺陷檢測的干擾。

產品表面外觀缺陷檢測的難點主要來自于產品本身以及檢測儀器的選擇

1）產品外觀缺陷多種多樣，既包括表面瑕疵、劃痕破損等明顯的缺陷，也有微小的氣泡、色差、尺寸偏差等難以察覺的微弱缺陷；

2）產品表面外觀缺陷檢測時，往往會受到復雜的背景干擾，如光線變化、陰影、反射等問題，這些干擾因素容易掩蓋產品真實的缺陷。因此，如何通過圖像處理技術，提取并準確識別出產品的實際缺陷，成為了研究和應用的熱點方向；

3）缺陷的檢測標準也因產品屬性的差異而存在差異，使得缺陷檢測任務更加復雜和困難；

4）圓弧面缺陷，受弧面的影響導致視野不能做大，如用明視野法，則成像光斑非常小；用暗視野成像則對于缺陷方向有局限性；

5）部分產品表面由于材質原因，灰塵、雜質與劃痕難以區(qū)分檢測；

6）空心圓柱體內壁曲面的缺陷檢測，經常由于景深不足且鏡頭視角受限，無法得到理想的圖像；