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用户和生产公司对产物质量的要求越来越高，除要求满足使用性能外，还要有良好的外观，即良好的表面质量。但是，在制造产物的过程中，表面缺陷的产生往往是不可避免的。不同产物的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产物表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产物的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产公司对产物的表面缺陷检测非常重视，以便及时发现，从而有效控制产物质量，还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题，从而杜绝或减少缺陷品的产生，同时防止潜在的贸易纠份，维护公司荣誉。

人工检测是产物表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、效率低、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。

机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器(颁颁顿摄像机)获取产物的表面图像，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；