產品外觀是影響產品質量最重要的因素之一，其平整度、有無瑕疵等不僅影響到產品美觀，甚至能夠直接影響產品本身的使用和后續加工，給企業帶來重大經濟損失。

隨著人工智能技術的快速發展，機器視覺與AI技術的結合應用加速滲透進工業產品的外觀缺陷檢測領域。思普泰克憑借深耕機器視覺多年沉淀的技術實力，建立以深度學習技術為核心的差異化發展優勢，開發出視覺引擎等工業級視覺應用產品，全面賦能產品外觀缺陷檢測。

外觀缺陷檢測原理｜全方位檢測破除項目難點

機器視覺的產品外觀缺陷檢測是一種基于圖像處理和模式識別的技術，通過對產品圖像進行分析和處理，識別出其中的缺陷，從而實現產品外觀缺陷的自動化檢測，并對這些缺陷進行定位。

機器視覺外觀缺陷檢測的過程主要包括圖像獲取、圖像處理和缺陷識別等步驟。圖像獲取是指對產品進行圖像采集，再將采集后的圖像輸入到計算機中；圖像處理通過預處理技術從圖像中提取有用信息；缺陷檢測通過機器視覺技術，更好地識別出缺陷并對缺陷進行定位和分類。

外觀缺陷檢測內容

表面檢測：劃傷、裂紋、毛刺、壓痕、臟污、邊緣缺陷、圖案缺陷等。

外觀缺陷檢測難點

產品外觀缺陷種類多樣，包括劃傷、破損等明顯瑕疵以外，也有微小氣泡、色差等難以察覺的微弱瑕疵

復雜背景干擾，在受到光線變化、陰影、反射問題時，真實缺陷被掩蓋，少數缺陷易與背景融合導致無法識別

缺陷的檢測標準因產品屬性而存在差異，不同產品之間的參數設置并不相同，如何做到靈活換型成難點

部分產品由于材質原因，導致灰塵、雜質與劃痕難以區分檢測

審核編輯 黃宇