matlab缺陷算法

### MATLAB 中的缺陷检测算法实现

#### Canny 边缘检测算法的应用
Canny边缘检测是一种广泛应用的经典算法，在MATLAB中有成熟的实现方式。该算法通过噪声过滤、梯度计算、非极大值抑制以及双阈值检测四个主要阶段完成图像边缘提取工作[^1]。

% 加载图像
I = imread('example.jpg');

% 转换成灰度图
grayImage = rgb2gray(I);

% 使用canny函数进行边缘检测
BW = edge(grayImage,'canny',[0.15 0.3]);

% 显示原图和边缘检测后的二值图像
figure;
subplot(1,2,1); imshow(I); title('Original Image');
subplot(1,2,2); imshow(BW); title('Edge Detected Image using Canny');

此代码片段展示了如何利用`edge`内置命令执行基本的Canny边缘检测操作，其中参数设置可以根据具体应用场景调整以获得更优的结果。

对于更加复杂的工业产品表面缺陷识别任务，则通常采用机器学习或深度学习模型来进行特征提取与分类判断。例如，可以通过构建卷积神经网络(CNN)，并借助大量标注好的样本数据集对其进行训练优化，从而达到自动化的高质量缺陷检测目的[^4]。

当面对特定材质如皮革上的瑕疵定位时，还可以考虑引入Mask R-CNN这类先进的实例分割技术，它不仅能够区分不同类型的缺陷区域，而且可以精确描绘出各个目标物体轮廓边界，非常适合处理那些形状不规则且相互之间可能存在交叠情况的对象群组[^2]。

考虑到实际应用环境中获取足够数量的标准测试样例存在一定难度，因此建议采取多种手段扩充可用的数据资源库规模，比如收集尽可能丰富的正负两类案例，并尝试运用合成扩增策略来缓解因样本分布失衡所引发的各种潜在问题[^3]。