机器视觉应用于裂纹和划痕表面缺陷检测

机器视觉技术在裂纹和划痕等表面缺陷检测方面有着广泛的应用。以下是一些关键点和应用案例：

1. 传统算法处理裂缝的基本思路包括转换彩色图为灰度图、自适应局部阈值化、膨胀与腐蚀操作等，以凸显裂缝并减少噪声干扰。此外，还有基于机器视觉的裂纹检测与跟踪，以及形态学梯度等方法 。

2. 机器视觉经典案例中，表面划伤检测案例提到了针对玻璃、金属、液晶板、手机屏幕、塑料等材料的表面检测。这些检测通常采用同轴光、高角度、低角度、背光等打光方式，以凸显划痕特征 。

3. 基于机器学习的裂纹识别研究现状及发展趋势表明，深度学习作为机器学习的一个分支，在裂纹识别方面已显现出强大的功能和灵活性。研究介绍了多种机器学习方法在裂纹识别领域的应用，并从网络模型、数据集和应用对象等方面介绍了深度学习方法的应用 。

4. 基于视觉的表面划伤检测方案中，提到了在工业生产中对于裂痕、划痕等产品表面缺陷问题的检测技术。方案中提到了划痕检测的基本分析过程，包括确定检测产品表面是否有划痕，以及对划痕进行提取。此外，还提到了正确打光对于表面划痕缺陷检测的重要性 。

5. 无锡赛默斐视科技有限公司提供了表面在线检测方案，包括纸张表面检测和瑕疵在线检测。公司拥有10年的行业经验，服务于国内外客户，帮助企业提高生产效率和产品质量 。

6. 基于机器视觉的划痕检测技术综述提到了基于机器视觉的划痕检测技术的发展现状，将目前主流的划痕检测方法分为手工设计特征方法和深度学习方法，总结了每种方法的优缺点和适用场景 。

这些技术和方案展示了机器视觉在表面缺陷检测领域的应用，通过自动化和智能化的方式，提高了检测的准确性和效率。