文献类型：期刊文章

作　　者：张涛[1] 刘玉婷[1] 杨亚宁[2] 王鑫[1] 金映谷[1]

ZHANG Tao;LIU Yu-ting;YANG Ya-ning;WANG Xin;JIN Ying-gu(School of Electromechanical Engineering,Dalian Minzu University,Dalian 116600,China;School of Information and Communication Engineering,Dalian Minzu University,Dalian 116600,China)

机构地区：[1]大连民族大学机电工程学院,大连116600 [2]大连民族大学信息与通信工程学院,大连116600

出　　处：《科学技术与工程》

基　　金：国家自然科学基金(51975089,51575079)。

年　　份：2020

卷　　号：20

期　　号：35

起止页码：14366-14376

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：表面缺陷是工业产品生产中不可避免的问题,如果不及时发现并处理,将会影响产品的表观质量及性能,导致企业生产效益下降。基于机器视觉的表面缺陷检测方法在一定程度上克服了传统人工检测方法的检测效率低、误检及漏检率高的问题,在现代化的工业生产中得到了广泛的应用。归纳总结近年来机器视觉表面缺陷检测领域的研究成果,分析中外缺陷检测技术的研究现状,阐述机器视觉缺陷检测系统的组成及工作原理,综述视觉缺陷检测所涉及到的相关理论和应用方法,比较主流机器视觉检测方法的优缺点,并指出现有机器视觉缺陷检测技术存在的问题,对以后的发展趋势进行了展望。

关 键 词：机器视觉 缺陷检测  深度学习  图像处理

分 类 号：TP391.41]