当你买到拿到心仪的产品的时候，映入眼帘的，就是它的外观，这是靠模具厂、组装厂的工人们精心呵护生产出来的，有的靠人眼检查，有的靠自动化设备检查，不放过一点瑕疵。
当今社会，随着计算机技术，人工智能等科学技术的出现和发展，以及研究的深入，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，大大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。
缺陷检测被广泛使用于布匹瑕疵检测、工件表面质量检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够很好工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。近年来，基于深度学习的识别算法越来越成熟，许多公司，例如速嵌智造，开始尝试把深度学习算法应用到工业场合中。
产品表面缺陷检测属于机器视觉技术的一种，就是利用计算机视觉模拟人类视觉的功能，从具体的实物进行图象的采集处理、计算、最终进行实际检测、控制和应用。产品的表面缺陷检测是机器视觉检测的一个重要部分，其检测的准确程度直接会影响产品最终的质量优劣。由于使用人工检测的方法早已不能满足生产和现代工艺生产制造的需求，而利用机器视觉检测很好地克服了这一点，表面缺陷检测系统的广泛应用促进了企业工厂产品高质量的生产与制造业智能自动化的发展。
机器视觉智能检测系统
应用表面缺陷检测系统和计算机视觉深度学习算法，速嵌智造QuickEmbed提高了检测的准确度和效率。有几个步骤需要注意。
首先，要利用图像采集系统对图像表面的纹理图像进行采集分析；
第二，对采集过来的图像进行一步步分割处理，使得产品表面缺陷能像能够按照其特有的区域特征进行分类；
第三，在以上分类区域中进一步分析划痕的目标区域，使得范围更加的准确和精确。
通过以上的三步处理之后，产品表面缺陷区域和特征能够进一步确认，这样表面缺陷检测的基本步骤就完成了。
自动化检测流程图
利用机器视觉技术提高了用户生产效率，使得生产更加细致化，分工更加明确，同时，减少了公司的人工成本支出，节省了财力，实现机器智能一体化发展
机器视觉检测技术有哪些分类?
(1)一般来说，机器视觉检测技术依照检测功用可区别：定位、缺点检测、计数/遗失检测、尺度丈量。
(2)机器视觉检测技术依照其装置的载体可分为：在线检测体系和离线检测体系。
(3)依照检测技能区别，一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。
机器视觉检测技术在于消除瑕疵，含糊，碎屑或凹陷等商品缺点，以保证商品的功用和性能至关重要。因而现已被广泛用于各大职业的商品缺点检测、尺度检测中。如使用视觉体系能进行商品多种项目的检测，用视觉体系检测电子部件的缺点或偏移的针脚，用视觉体系丈量注射器部件形状或区别颜色来进行检查错误安装等。
您还可以例举出很多机器视觉检测技术有关应用，例如，在交通职业的车牌辨认和流量检测、药品职业的包装检测、饮料职业的容量检测和外包装检测、烟草职业的烟标检测和外包装检测、汽车职业的安装检测、打印职业的打印质量检测、纺织职业的布匹瑕疵检测、五金职业的螺丝钉检测、运输职业的货品分拣、食品职业的生果分拣、电子职业的焊接检测和安装定位、钢铁职业的钢板外表缺点检测、智能读表、智能抄表等都有应用。
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