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人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、
准确性不高、实时性差、劳动强度大、受人工经验和主观因素
的影响大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上
克服上述弊端。

机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸， 比如
外形 轮廓、孔径、高度、面积等尺寸测量。

采用深度学习与传统视觉算法相结合并配合3D高清工业相机，实现特征融合 与检测结果分类，
对产品外观瑕疵的迅速对比、分类。

通过CCD工业相机或热成像、X射线技术将被摄取目标转换成图像信号， 传送给专用的图像处理系统，
根据像素分布和亮度等信息，转变成数字化 信号，判别与标准之间差异，然后将结果输出，统计。