《深度学习与图像识别：原理与实践》—1.2.3　工业瑕疵检测

1.2.3　工业瑕疵检测

机器视觉技术可以快速获取大量信息，并进行自动处理。在自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛应用于工业瑕疵诊断、工况监视和质量控制等领域。

工业瑕疵诊断是指利用传感器（如工业相机、X光等）将工业产品内外部的瑕疵进行成像，通过机器学习技术对这些瑕疵图片进行识别（如图1-5），确定瑕疵的种类、位置，甚至对瑕疵产生的原因进行分析的一项技术。目前，工业瑕疵诊断已成为机器视觉的一个非常重要的应用领域。

随着制造业向智能化、无人化方向发展，以及人工成本的逐年上升，广泛存在于制造业的产品外观检测迫切需要通过机器视觉技术替代人工外检人员。

一方面图像外检技术可以运用到一些危险环境和人工视觉难以满足要求的场合；另一方面，更重要的是，人工检测面临检测速度慢、检测准确率不稳定（随着人眼检测时间的增加，检测准确率明显下降）、不同质检员的检测水平不一致的情况，同时，质检员的责任心、状态也会影响检测水平，这些都会直接影响产品的品质。而图像外检技术可以大大提高生产效率、速度和生产的自动化程度，降低人工成本。

图1-5　工业瑕疵诊断应用场景