表表缺点是工业产品出产中不成预防的问题 ，若是不实时发现处置 ，将会影响产品的表观质量及机能 ，导致企业出产效益降落。现如今 ，基于机械视觉的表表检测步骤在好多现代化企业中得到了宽泛的利用 ，在文中将分析主流机械视觉检测步骤的优弊端 ，并指出现有机械视觉检测技术存在的问题和对以来的发展趋向做进一步的瞻望。
基于机械视觉的缺点检测步骤的比力如表1所示 ，蕴含各类步骤的主流分类（检测）模型、优弊端对比。
基于机械视觉的表表缺点检测技术在理论钻研和工业现实利用中均获得了中意的成就 ，但现阶段仍存在以下问题和难点。
（1）在图像采集阶段 ，受光照前提、现场环境、拍摄角度和距离等成分的影响 ，被检测物体的表观特点会产生变动 ，对检测精度产生肯定的影响 ，同时 ，噪声的滋扰以及被检测物体的部门遮挡也会影响到图像的质量 ，降低系统的检测机能。若何提高图像采集的质量 ，最大水平上降低表界成分的滋扰是必要解决的问题之一。
（2）传统机械视觉的缺点检测步骤依赖于特点模板的选择及提取 ，特点提取的曲直对整体检测系统的检测精度及机能有着决定性作用 ，同时传统机械视觉的检测步骤必要人为提取特点信息 ，不拥有自动提取全数有效特点信息的能力。若何参考模板精度 ，降低特点提取的复杂性与不确定性仍是值得进一步钻研的问题。
（3）固然机械视觉检测在工业出产中已经获得了较好的检测成效 ，但是在现实图像采集过程中 ，真实的缺点数据较少 ，且表表缺点种类繁多 ，大局多样 ，缺点特点的提取效能较低 ，同时 ，模型对新产生的缺点类型不能进行正确鉴别 ，不及以利用深度进建的步骤进行训练。若何获取足够的缺点样本 ，保障在现实利用中的正确率是未来的钻研方向之一。
（4）从缺点检测的正确性和实时性方面来看 ，只管机械视觉检测的一系列算法不休更新 ，但检测效能与检测的正确率与现实出产的需要还拥有肯定的差距。若何解决特点的精确提取 ，提高检测系统的正确性与实时性仍是现阶段必要思考的问题。
未来发展趋向
目前 ，机械视觉技术已经在医学、交通航海、工业出产等领域有了突破性进展 ，基于机械视觉的表表缺点检测必将是未来的发展趋向 ，具体阐发为以下两个方面。
（1）目前基于机械视觉的缺点检测步骤重要是对工业相机获取的二位图像进行检测 ，检测的对象是物体的表表缺点 ，而二维图像的视野信息比力单一 ，无法进行产品各方位视野信息的表白。若何通过多个工业相机对被检测物体进行三维建模 ，获得检测指标的空间信息 ，提高缺点检测系统机能已是未来的一个沉要发展趋向。
（2）机械视觉缺点检测步骤目前还处于理论钻研阶段 ，在现实利用中仍达不到现代化工业出产中精准化和智能化的要求 ，利用机械视觉技术设计产品的分拣装置 ，结合机械臂对缺点产品进行分类剔除 ，成立一套全自动化的出产线 ，是未来工业出产的大势所趋。
