人工智能在工業(yè)內(nèi)窺鏡中的應(yīng)用，使得計算機視覺在內(nèi)窺檢測中嶄露頭角，如今航空發(fā)動機孔探等領(lǐng)域已經(jīng)可以使用韋林工業(yè)內(nèi)窺鏡 Everest Mentor Visual iQ 進行缺陷輔助智能檢測，未來計算機視覺與內(nèi)窺檢測的融合還會在更多行業(yè)的檢測任務(wù)中開枝散葉。那么計算機視覺是如何實現(xiàn)表面缺陷檢測的呢？發(fā)布于微信公眾號“人工智能知識與實踐”上的文章《工業(yè)革命新視角：計算機視覺引領(lǐng)金屬表面缺陷檢測智能化革新》，對名為《基于計算機視覺的工業(yè)金屬表面缺陷檢測綜述》的論文進行了簡要介紹，特轉(zhuǎn)載于本網(wǎng)站，與大家共同分享學習。

論文《基于計算機視覺的工業(yè)金屬表面缺陷檢測綜述》主要探討了利用計算機視覺技術(shù)進行工業(yè)金屬表面缺陷自動檢測的方法和技術(shù)。論文的背景包括以下幾個關(guān)鍵點：

1. 工業(yè)需求：金屬表面缺陷是影響產(chǎn)品質(zhì)量的重要因素，尤其是在金屬鑄造和機加工制品中。這些缺陷不僅影響外觀，還可能影響產(chǎn)品的機械性能。因此，高效準確地檢測金屬表面缺陷對于保證產(chǎn)品質(zhì)量至關(guān)重要。

2. 傳統(tǒng)方法的局限：傳統(tǒng)的金屬表面缺陷檢測主要依賴人工目視檢測，這種方法效率低、主觀性強，且受到人眼分辨能力限制。隨著工業(yè)自動化和智能化的發(fā)展，需要更高效、準確和自動化的檢測方法。

3. 計算機視覺技術(shù)的優(yōu)勢：計算機視覺技術(shù)利用圖像處理和模式識別方法，可以實現(xiàn)金屬表面缺陷的自動檢測。這種方法具有實時性強、效率高、節(jié)省人力成本等優(yōu)點，逐漸成為金屬制品表面缺陷檢測的重要手段。

4. 技術(shù)綜述的必要性：盡管計算機視覺技術(shù)在金屬表面缺陷檢測中得到廣泛應(yīng)用，但相關(guān)技術(shù)發(fā)展迅速，涉及多種成像技術(shù)、圖像處理方法和缺陷檢測算法。因此，對現(xiàn)有技術(shù)進行綜述和分析，總結(jié)其優(yōu)缺點，對于技術(shù)選擇和未來發(fā)展具有重要意義。

5. 論文目的：本綜述旨在概述視覺檢測技術(shù)的基本原理和研究現(xiàn)狀，總結(jié)視覺自動檢測系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，探討工業(yè)場景下金屬表面缺陷檢測技術(shù)實施中的關(guān)鍵問題，并對該技術(shù)的發(fā)展趨勢進行展望。

工業(yè)金屬表面缺陷檢測的大致技術(shù)流程可以概括為以下幾個主要步驟：

1. 光學成像：通過光學成像技術(shù)獲取金屬表面的二維或三維圖像信息。這可能包括使用不同的照明和成像技術(shù)，如明場照明、暗場照明、漫反射照明等，以適應(yīng)不同的表面特性。

2. 圖像預(yù)處理：對獲取的圖像進行預(yù)處理，以提高圖像質(zhì)量和缺陷的可檢測性。這可能包括圖像增強、特征提取、圖像分割和拼接等技術(shù)。

3. 缺陷檢測：應(yīng)用圖像處理和機器學習算法，從預(yù)處理后的圖像中識別和分類缺陷。這可能包括模板匹配、圖像分類、目標檢測、圖像語義分割和圖像異常檢測等多種方法。

4. 結(jié)果分析和決策：根據(jù)檢測結(jié)果，進行質(zhì)量評估和決策。這可能涉及統(tǒng)計質(zhì)量控制，以及根據(jù)檢測結(jié)果調(diào)整生產(chǎn)過程。

每個步驟都包含了更具體的細節(jié)和多種技術(shù)方法。例如，在光學成像部分，可能需要根據(jù)金屬表面的不同特性選擇合適的成像技術(shù)；在圖像預(yù)處理部分，可能需要采用多種圖像處理技術(shù)來增強缺陷特征；在缺陷檢測部分，可能需要結(jié)合不同的機器學習算法來提高檢測準確率。整個流程需要根據(jù)具體應(yīng)用場景進行調(diào)整和優(yōu)化。

全篇論文中提到的算法涵蓋了計算機視覺和機器學習領(lǐng)域的多個方面，主要包括以下幾類：

1. 光學成像技術(shù)相關(guān)算法：

- 角度分辨技術(shù)：包括明場照明、暗場照明、漫反射照明等。

- 三維成像技術(shù)：如光度立體法、飛行時間法、掃描法、立體視覺法、結(jié)構(gòu)光法和光場三維成像等。

2. 圖像預(yù)處理相關(guān)算法：

- 圖像增強：如直方圖均衡化、對比度拉伸等。

- 圖像分割：包括閾值法、區(qū)域生長法、分水嶺算法、邊緣檢測法等。

- 圖像拼接：涉及圖像匹配、重投影和融合技術(shù)。

3. 缺陷檢測相關(guān)算法：

- 模板匹配：基于灰度匹配和特征匹配的方法。

- 圖像分類：傳統(tǒng)機器學習方法和基于深度學習的方法。

- 目標檢測：二階段網(wǎng)絡(luò)（如R-CNN系列）和一階段網(wǎng)絡(luò)（如YOLO系列）。

- 圖像語義分割：基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。

- 圖像異常檢測：基于自編碼機、GAN、標準流等生成模型。

4. 深度學習相關(guān)算法：

- 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：如VGG、ResNet、DenseNet、SENet等。

- 視覺轉(zhuǎn)換器（ViT）：在圖像語義分割中的應(yīng)用。

- 度量學習：如孿生網(wǎng)絡(luò)、三元網(wǎng)絡(luò)等。

- 生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）：用于圖像異常檢測。

- 標準化流（Normalizing flows）：用于圖像異常檢測。

這些算法涵蓋了從圖像獲取、處理到缺陷檢測的整個流程，反映了計算機視覺和機器學習技術(shù)在工業(yè)金屬表面缺陷檢測領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。

工業(yè)金屬表面缺陷檢測領(lǐng)域當前存在的主要問題和發(fā)展趨勢：

1. 存在的問題：

- 光學成像方案的選擇：需要根據(jù)具體應(yīng)用場景選擇合適的光學成像方案，同時要平衡硬件成本、算法精度和檢測速度。

- 數(shù)據(jù)集的局限性：公開數(shù)據(jù)集相對匱乏，且不同成像方式導致數(shù)據(jù)集之間差異大，預(yù)訓練和遷移學習效果受限。

- 樣本不均衡問題：缺陷樣本相對稀少，導致傳統(tǒng)機器學習算法難以達到理想的檢測效果。

2. 未來的發(fā)展趨勢：

- 特殊光學成像技術(shù)的發(fā)展：針對不同工業(yè)生產(chǎn)場景特點，發(fā)展特殊光學成像技術(shù)。

- 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建：構(gòu)建公開的大型金屬表面缺陷數(shù)據(jù)集，促進預(yù)訓練和遷移學習技術(shù)的發(fā)展。

- 樣本不均衡問題的解決：研究數(shù)據(jù)增廣、合成和生成等方法，以及小樣本學習和弱監(jiān)督學習模型，以提高檢測算法的可靠性。

- 檢測算法的優(yōu)化：根據(jù)不同應(yīng)用場景，選擇和優(yōu)化合適的算法，如二維或三維成像技術(shù)、圖像處理方法和缺陷檢測算法。

- 實時性和可靠性的提升：提高檢測系統(tǒng)的實時性和可靠性，使其更適用于工業(yè)在線檢測和質(zhì)量控制。

這些問題和發(fā)展趨勢反映了工業(yè)金屬表面缺陷檢測領(lǐng)域在技術(shù)應(yīng)用和理論研究方面的挑戰(zhàn)和機遇。

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