关于工业计算机视觉缺陷检测的问题，小编就整理了4个相关介绍工业计算机视觉缺陷检测的解答，让我们一起看看吧。
工业视觉缺陷检测的6种方法？常见缺陷包括凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的6种检测方法有：1.blob+特征；
2.blob+差分+特征；
3.光度立体；
4.特征训练；
5.测量拟合；
6.频域+空间结合，
opencv检测缺陷用哪些算法？OpenCV是一个开源的计算机视觉库，可以用来检测缺陷。具体来说，OpenCV支持多种算法来检测缺陷，包括：
边缘检测：使用Canny边缘检测和Sobel算子检测缺陷的边界。
形态学处理：使用开运算和闭运算对缺陷的形状进行处理。
图像分割：使用分水岭算法、GrabCut算法等图像分割算法将缺陷与背景分离开来。
模板匹配：使用模板匹配算法对图像中的缺陷进行识别。
特征检测：使用SIFT、SURF、ORB等特征检测算法提取图像中的特征，并用于缺陷检测。
这些算法都可以在OpenCV中找到，并可以根据需要组合使用，以便检测缺陷。
机器视觉表面缺陷检测，表面瑕疵检测都什么玩意？缺陷检测范围太宽了。一般表面检测涉及划痕，裂纹，凹凸，异色，亮斑，黑斑等等。
金属的一般还有碰伤，腐蚀，刀痕等；
面板的又有点缺陷，团缺陷，线缺陷等；
产品不同，要求不同，检测不同。
为什么用yolo做瑕疵检测？瑕疵、缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。
YOLO可以直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。
通过这种方式，Yolo可实现45帧每秒的运算速度，完全能满足实时性要求（达到24帧每秒，人眼就认为是连续的）。
到此，以上就是小编对于工业计算机视觉缺陷检测的问题就介绍到这了，希望介绍工业计算机视觉缺陷检测的4点解答对大家有用。
