摘要
随着制造业的快速发展，对产品质量的要求日益提高，工件表面缺陷检测成为保证产品质量的关键环节。
传统的基于人工目视的缺陷检测方法存在效率低下、易受主观因素影响等问题，已无法满足现代工业生产的需求。
机器视觉技术作为一种高效、准确、非接触式的检测手段，近年来在工件表面缺陷检测领域得到了广泛应用。
本文综述了基于机器视觉的工件表面缺陷检测技术的研究现状，首先介绍了机器视觉和工件表面缺陷检测的基本概念，然后从硬件系统、软件算法、应用领域等方面对现有的研究成果进行了归纳和分析，重点探讨了不同缺陷类型、不同工件材料、不同检测环境下的机器视觉检测方法，并对各种方法的优缺点进行了比较。
最后，总结了该领域存在的问题和挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：机器视觉；表面缺陷检测；图像处理；深度学习；智能制造
#1.1研究背景及意义
在现代工业生产中，产品质量是企业生存和发展的基石，而工件表面缺陷的存在会严重影响产品的性能、可靠性和使用寿命。
传统的工件表面缺陷检测主要依靠人工目视，这种方法存在许多弊端，例如：
效率低下:人工目视检测速度慢，难以适应大规模生产的需求。
精度不高:人工判断容易受到主观因素影响，检测结果一致性差。
成本高昂:长期雇佣大量检测工人会增加企业的生产成本。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
