7、基于多计算机视觉技术融合的表面缺陷检测与分类

基于多计算机视觉技术融合的表面缺陷检测与分类

在工业生产中，产品表面缺陷检测与分类对于保证产品质量和提高生产效率至关重要。传统的人工检测方式存在效率低、精度有限等问题，而单一的计算机视觉方法也难以满足实际生产中的高精度和高效率要求。因此，一种融合多种计算机视觉技术的方法应运而生。

1. 计算机视觉技术在工业中的应用现状

计算机视觉技术在工业生产的自动化质量控制中得到了广泛应用，可从采集的图像中识别缺陷。目前，基于计算机视觉的自动化表面检测（ASI）系统已广泛取代了人工质量检测，应用于钢板、屏幕玻璃、纺织面料、焊接部件、金属产品、瓷砖等多个行业。

计算机视觉主要分为传统方法和深度学习方法两类：
- 传统方法 ：利用传统的数字图像处理算法或带有人工特征的机器学习分类器。但其精度有限。
- 深度学习方法 ：基于卷积神经网络（CNN），广泛用于工业产品的表面缺陷检测。不过，在实际工业生产过程中，缺陷样本数量往往不足。为解决这一问题，可使用数据增强技术获取更多数据。

在生产中，实时识别产品缺陷对于早期发现技术或工艺故障至关重要，能够大幅降低生产成本，甚至缩短产品上市时间。然而，深度学习方法由于早期缺乏足够的样本，无法满足这一需求。因此，在实际生产中，单一方法难以完成产品缺陷的检测和分类任务。

2. 多阶段融合方法的提出

为满足工业生产的需求，提出了一种多阶段集成的方法，将传统计算机视觉和深度学习技术相结合：
- 在线检测模型 ：用于实时在线缺陷检测。
- 离