工業產品的表面缺陷對產品的美觀度、舒適度和使用性能等帶來不良影響，所以生產企業對產品的表面缺陷進行檢測以便及時發現并加以控制。
機器視覺的檢測方法可以很大程度上克服人工檢測方法的抽檢率低、準確性不高、實時性差、效率低、勞動強度大等弊端，在現代工業中得到越來越廣泛的研究和應用。
方法以機器視覺表面缺陷檢測為研究對象，在廣泛調研相關文獻和發展成果的基礎上，對基于機器視覺在表面缺陷檢測領域的應用進行了綜述。分析了典型機器視覺表面缺陷檢測系統的工作原理和基本結構，闡述了表面缺陷視覺檢測的研究現狀、現有視覺軟件和硬件平臺，綜述了機器視覺檢測所涉及到的圖像預處理算法、圖像分割算法、圖像特征提取及其選擇算法、圖像識別等相關理論和算法研究，并對每種主要方法的基本思想、特點和存在的局限性進行了總結，對未來可能的發展方向進行展望。
結果機器視覺表面缺陷檢測系統中，圖像處理和分析算法是重要內容，算法各有優缺點和其適應范圍。如何提高算法的準確性、實時性和魯棒性，一直是研究者們努力的方向。
結論機器視覺是對人類視覺的模擬，機器視覺表面檢測涉及眾多學科和理論，如何使檢測進一步向自動化和智能化方向發展，還需要更深入的研究。
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