说到表面缺陷我们就能联想到产品的质量问题，任何产品在生产过程中都会出现一些表面局部不匀称的区域，例如金属表面中的划痕、斑点、针孔等等，这些缺陷除了会影响产品的美观度，还会影响产品的质量问题，给用户带来很不好的体验，因此很多制造厂商企业针对这些缺陷问题是十分的重视。今天国辰机器人小编就要为大家介绍的机器视觉检测技术的发展趋势，希望让更多朋友了解这项技术。
人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、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大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。
机器视觉检测技术是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测通过适当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，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等判别和统计、存储、查询等操作;
机器视觉检测的研究和应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、交通和安全等国民经济的各个领域，基于机器视觉的产品表面质量检测在现代自动化生产中得到了越来越多的重视和应用。
机器视觉表面检测比较复杂，涉及众多学科和理论，机器视觉是对人类视觉的模拟，但是目前对人的视觉机制尚不清楚，尽管每一个正常人都是“视觉专家”，但难以用计算机表达自己的视觉过程，因此构建机器视觉检测还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。
此外，机器视觉缺陷检测系统中最重要两个优势是图像处理和分析算法，主要工作流程是包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。每个处理过程都采用了大量的算法去工作，但由于这些算法的优缺点都各不相同。例如它们的准确性以及工作效率等特性，这也是很多研究人员共同要去提升的方向了。