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前言
随着工业制造的发展，对产品质量的要求越来越高。工业缺陷检测是确保产品质量的重要环节，而计算机视觉技术的应用能够有效提升工业缺陷检测的效率和精度。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的函数和工具，能够帮助开发者实现各种视觉任务。在工业缺陷检测中，OpenCV被广泛应用于图像处理、特征提取和模式识别等方面。
本文将介绍OpenCV4工业缺陷检测的六种方法，包括基于图像处理的方法、基于特征提取的方法和基于机器学习的方法等。通过学习这些方法，读者将能够了解如何使用OpenCV实现工业缺陷检测，并根据实际需求选择合适的方法。
本文的结构如下： 第一章介绍了工业缺陷检测的背景和意义，以及OpenCV在工业缺陷检测中的应用； 第二章介绍了基于图像处理的工业缺陷检测方法，包括滤波、边缘检测和形态学操作等； 第三章介绍了基于特征提取的工业缺陷检测方法，包括颜色特征、纹理特征和形状特征等； 第四章介绍了基于机器学习的工业缺陷检测方法，包括支持向量机、人工神经网络和深度学习等； 第五章介绍了OpenCV4中的工业缺陷检测应用实例，包括表面缺陷检测、焊缝缺陷检测和产品识别等； 第六章总结了以上内容，并展望了工业缺陷检测的未来发展方向。
通过阅读本文，读者将能够全面了解OpenCV4工业缺陷检测的方法和应用，从而在实际工作中能够更好地应用计算机视觉技术，提升工业生产的质量和效率。
机器视觉
机器视觉是使用各种工业相机，结合传感器跟电气信号实现替代传统人工，完成对象识别、计数、测量、缺陷检测、引导定位与抓取等任务。其中工业品的缺陷检测极大的依赖人工完成，特别是传统的3C制造环节，产品缺陷检测依赖于人眼睛来发现与检测，不仅费时费力还面临人员成本与工作时间等因素的制约。使用机器视觉来实现产品缺陷检测，可以节约大量时间跟人员成本，实现生产过程的自动化与流水线作业。
缺陷检测
常见得工业品缺陷主要包括划痕、脏污、缺失、凹坑、裂纹等，这些依赖人工目检（眼睛检测）的缺陷都可以通过机器视觉的缺陷检测算法来实现替代。当前工业缺陷检测算法目前主要分为两个方向，基于传统视觉的算法和基于深度学习的算法，前者主要依靠对检测目标的特征进行量化，比如颜色，形状，长宽，角度，面积等，好处是可解释性强、对样本数量没有要求、运行速度快，缺点是依赖于固定的光照成像，稍有改动就要改写程序重新部署，而且检测规则和算法跟开发者经验其主导作用。基于深度学习的缺陷检测算法刚好能弥补前者的不足之处，能够很好适应不同的光照，更好地适配同类缺陷要求，缺点是对样本数量有一定要求，对硬件配置相比传统也会有一定要求。
《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书第十四 章 通过案例详细介绍基于OpenCV如何实现传统方式的缺陷检测跟基于深度学习的缺陷检测。
工业上常见缺陷检测方法
方法一：基于简单二值图像分析实现划痕提取，效果如下：
方法二：复杂背景下的图像缺陷分析，基于频域增强的方法实现缺陷检测，运行截图：
方法三：复杂背景下的图像缺陷分析，基于空域增强实现图像缺陷分析，针对复杂背景的图像，通过空域滤波增强以后实现缺陷查找，运行截图如下：
方法四：基于样品模板比对实现基于空域增强实现图像缺陷分析，通过二之分析与轮廓比对实现缺陷查找，运行截图如下：
方法五：基于深度学习UNet模型网络，实现裂纹与划痕检测，运行截图如下：
方法六：基于深度学习实例分割网络模型网络，实现细微缺陷检测，运行截图如下：
以上内容均来自最近出版的一本新书《OpenCV应用开发：入门、进阶与工程化实践》一书第十四章，分享给大家。
延伸阅读
OpenCV4应用开发：入门、进阶与工程化实践
贾志刚 张振 著
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一线开发专家与金牌讲师撰写，一站式解决OpenCV工程化开发痛点
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本书专注于介绍OpenCV4在工业领域的常用模块，通过合理的章节设置构建了阶梯式的知识点学习路径。化繁就简、案例驱动，注重算法原理、代码演示及在相关场景的实际使用。本书还介绍了必备的深度学习知识与开发技巧，拓展OpenCV开发者技能。
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