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表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展

Research progress of surface defect detection based on machine vision technology
程锦锋1,2
方贵盛2
高惠芳1
1. 杭州电子科技大学 电子信息学院, 杭州 310018
2. 浙江水利水电学院 机械与汽车工程学院, 杭州 310018

摘要

物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题,对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先,列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景;其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法;重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展,并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化方式;最后,分析了缺陷检测领域面临的三大挑战:实时性问题、小样本问题和小目标问题,目的是为工业表面缺陷检测的研究提供有益的参考和脉络梳理。

基金项目

浙江省科技厅公益技术研究项目(LGG21F030005)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.08.0426
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第4期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 967-977
文章编号: 1001-3695(2023)04-002-0967-11

发布历史

[2022-11-08] 优先出版
[2023-04-05] 印刷出版

引用本文

程锦锋, 方贵盛, 高惠芳. 表面缺陷检测的机器视觉技术研究进展 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (4): 967-977. (Cheng Jinfeng, Fang Guisheng, Gao Huifang. Research progress of surface defect detection based on machine vision technology [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (4): 967-977. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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