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在产品制造过程中，表面缺陷是不可避免的。不同产品的表面缺陷有不同的定义和类型。一般来说，表面缺陷是指产品表面物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞、纸张表面的色差和压痕、玻璃等非金属表面上的夹杂、损伤和污渍等。表面缺陷不仅影响产品的美观性和舒适性，而且对其性能也有不利影响。因此，产品表面缺陷的检测非常重视。在生产过程中，希望及时发现并统计，根据统计数据和缺陷情况分析原因，改进生产过程中存在的问题，以消除或减少不合格品的产生，同时防止缺陷的发生，防止潜在的贸易纠纷，维护企业的荣誉。 手工检测是产品重庆膜表面瑕疵检测的传统方法。该方法采样率低，精度低，实时性差，效率低，劳动强度大，受人工经验和主观因素的影响较大。基于机器视觉的检测方法在很大程度上克服了上述缺点。
机器人工业协会（RIA）将机器视觉定义为：“机器视觉是通过光学设备和非接触式传感器自动接收和处理真实物体的图像，从而获得所需信息或控制机器人运动的装置。”。 机器视觉检测系统通过合适的光源和图像传感器（CCD摄像机）获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后进行识别、统计，根据特征信息存储和查询表面缺陷。 机器视觉可以实现无接触、无损伤的自动检测。它是实现设备自动、智能、精确控制的有效手段。它具有安全可靠、光谱响应范围宽、在恶劣环境下长时间工作、生产效率高等突出优点。
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