表面缺陷是工業產品生產中不可避免的問題，如果不及時發現處理，將會影響產品的外觀質量及性能，導致企業生產效益下降。現如今，基于機器視覺的表面檢測方法在很多現代化企業中得到了廣泛的應用，在文中將分析主流機器視覺檢測方法的優缺點，并指出現有機器視覺檢測技術存在的問題和對以后的發展趨勢做進一步的展望。

各種檢查方法的比較

基于機器視覺的缺陷檢測方法的比較如表1所示，包括各種方法的主流分類（檢測）模型、優缺點對比。

基于機器視覺的表面缺陷檢測技術在理論研究和工業實際應用中均取得了滿意的成果，但現階段仍存在以下問題和難點。

（1）在圖像采集階段，受光照條件、現場環境、拍攝角度和距離等因素的影響，被檢測物體的表觀特征會產生變化，對檢測精度產生一定的影響，同時，噪聲的干擾以及被檢測物體的部分遮擋也會影響到圖像的質量，降低系統的檢測性能。如何提高圖像采集的質量，最大程度上降低外界因素的干擾是需要解決的問題之一。

（2）傳統機器視覺的缺陷檢測方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對整體檢測系統的檢測精度及性能有著決定性作用，同時傳統機器視覺的檢測方法需要人工提取特征信息，不具有自動提取全部有用特征信息的能力。如何參考模板精度，降低特征提取的復雜性與不確定性仍是值得進一步研究的問題。

（3）雖然機器視覺檢測在工業生產中已經取得了較好的檢測效果，但是在實際圖像采集過程中，真實的缺陷數據較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低，同時，模型對新產生的缺陷類型不能進行正確識別，不足以利用深度學習的方法進行訓練。如何獲取足夠的缺陷樣本，保證在實際應用中的準確率是未來的研究方向之一。

（4）從缺陷檢測的準確性和實時性方面來看，盡管機器視覺檢測的一系列算法不斷更新，但檢測效率與檢測的準確率與實際生產的需求還具有一定的差距。如何解決特征的精確提取，提高檢測系統的準確性與實時性仍是現階段需要考慮的問題。

未來發展趨勢

目前，機器視覺技術已經在醫學、交通航海、工業生產等領域有了突破性進展，基于機器視覺的表面缺陷檢測必將是未來的發展趨勢，具體表現為以下兩個方面。

（1）目前基于機器視覺的缺陷檢測方法主要是對工業相機獲取的二位圖像進行檢測，檢測的對象是物體的表面缺陷，而二維圖像的視野信息比較單一，無法進行產品各方位視野信息的表達。如何通過多個工業相機對被檢測物體進行三維建模，獲得檢測目標的空間信息，提高缺陷檢測系統性能已是未來的一個重要發展趨勢。

（2）機器視覺缺陷檢測方法目前還處于理論研究階段，在實際應用中仍達不到現代化工業生產中精準化和智能化的要求，利用機器視覺技術設計產品的分揀裝置，結合機械臂對缺陷產品進行分類剔除，建立一套全自動化的生產線，是未來工業生產的大勢所趨。