工業視覺小缺陷檢測技術解析

背景概述

工業視覺缺陷檢測是智能制造中質量控制的核心環節，而小缺陷檢測（如微米級劃痕、點狀污漬、細微裂紋等）因其目標小、易受干擾等特點，成為技術難點。隨著制造業對精度要求提升（如3C電子、半導體、精密零部件行業），傳統人工目檢和基礎算法已無法滿足需求，深度學習與成像技術的結合成為主流解決方案。例如，騰訊優圖通過亞微米級成像技術實現精密部件缺陷檢測，阿丘科技在手機鏡頭檢測中結合AI與傳統算法提升準確率。

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檢測原理

小缺陷檢測的核心是通過高分辨率成像與算法分析，提取微小異常特征。其流程通常包括：

1. 成像增強：采用動態自適應多焦成像（如騰訊優圖的蝶式結構復原算法）或光度立體法（Halcon），通過多角度光源捕捉表面梯度信息，增強缺陷對比度。
2. 圖像預處理：降噪（高斯濾波、中值濾波）、直方圖均衡化、頻域變換（傅里葉濾波）等，減少背景干擾。
3. 特征提取與分類：傳統算法依賴灰度、紋理、形狀特征&#x