機器視覺主要研究用計算機來模擬人的視覺功能，通過攝像機等得到圖像，然后將它轉(zhuǎn)換成數(shù)字化圖像信號，再送入計算機，利用軟件從中獲取所需信息，做出正確的計算和判斷，通過數(shù)字圖像處理算法和識別算法，對客觀世界的三維景物和物體進行形態(tài)和運動識別，根據(jù)識別結(jié)果來控制現(xiàn)場的設備動作。產(chǎn)品表面缺陷對產(chǎn)品的美觀度、舒適度和使用性能等帶來不良影響，所以生產(chǎn)企業(yè)對產(chǎn)品的表面缺陷進行檢測以便及時發(fā)現(xiàn)并加以控制。

產(chǎn)品的表面缺陷檢測是機器視覺檢測的一個重要部分，其檢測的準確程度直接會影響產(chǎn)品最終的質(zhì)量優(yōu)劣。由于使用人工檢測的方法早已不能滿足生產(chǎn)和現(xiàn)代工藝生產(chǎn)制造的需求，而利用機器視覺檢測很好地克服了這一點，表面缺陷檢測系統(tǒng)的廣泛應用促進了企業(yè)工廠產(chǎn)品高質(zhì)量的生產(chǎn)與制造業(yè)智能自動化的發(fā)展。應用表面缺陷檢測系統(tǒng)，提高了檢測的準確度和效率。那么，在進行產(chǎn)品表面檢測之前，有幾個步驟需要注意。

首先，要利用圖像采集系統(tǒng)對圖像表面進行采集分析；

第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得產(chǎn)品表面缺陷能像能夠按照其特有的區(qū)域特征進行分類；

第三，在以上分類區(qū)域中進一步分析目標區(qū)域，使得范圍更加的準確和精確。通過以上的三步處理之后，產(chǎn)品表面缺陷區(qū)域和特征能夠進一步確認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。

機器視覺技術在表面缺陷檢測方面的發(fā)展趨勢：

1、實現(xiàn)在線實時檢測;

2、實現(xiàn)智能化檢測;

3、實現(xiàn)高精度檢測;

4、計算機視覺柔性檢測技術;

5、研究開發(fā)彩色圖像、灰度圖像和多譜圖像的處理算法，拓展視覺檢測的應用。

機器視覺表面缺陷檢測系統(tǒng)中，圖像處理和分析算法是重要內(nèi)容，算法各有優(yōu)缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、實時性和魯棒性，一直是機器視覺企業(yè)努力的方向。
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