计算机视觉：检测下图中的缺陷

### 使用计算机视觉算法检测图片中缺陷的方法

#### 方法概述
为了有效检测图像中的缺陷，可以根据不同的背景特性选择合适的技术方案。对于单调背景，采用阈值分割和差分法能识别明显缺陷区域；针对规则纹理背景，则利用模板匹配和Gabor滤波器来捕捉细微的变化；而在面对无序或复杂的图像时，边缘检测、Watershed算法等高级技术以及深度学习模型则更为适用[^4]。

#### 工具介绍
在具体实施过程中，OpenCV是一个强大的开源库，提供了丰富的函数支持上述提到的各种操作，比如矩阵运算、图像预处理（滤波、颜色空间转换）、特征提取（角点检测、SIFT/SURF描述子计算）等功能模块[^2]。此外，还有其他专业的机器视觉平台如HALCON也常被应用于工业级的产品外观检验任务当中[^3]。

#### 实现流程示例
下面给出一段简单的Python代码片段展示如何运用OpenCV执行基础的二值化处理并查找轮廓以定位可能存在的瑕疵位置：

import cv2
import numpy as np

def detect_defects(image_path):
    # 加载灰度图
    img_gray = cv2.imread(image_path, 0)

    # 高斯模糊去噪
    blurred = cv2.GaussianBlur(img_gray,(5,5),0)

    # 自适应阈值分割获取二值图像
    thresh = cv2.adaptiveThreshold(blurred, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C,
                                   cv2.THRESH_BINARY_INV, 11, 2)

    # 形态学操作去除噪声
    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)
    opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)

    # 查找轮廓
    contours,_ = cv2.findContours(opening.copy(),cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:]

    defect_contours = []
    
    for contour in contours:
        area = cv2.contourArea(contour)
        
        if area > 100:  # 假设最小面积为100像素
            defect_contours.append(contour)

    return defect_contours

此段脚本首先读取待检图片转成单通道形式，接着经过高斯平滑减少随机干扰因素影响，再经由自适应方式设定黑白界限形成易于分析的新版本图形。最后借助形态学术语清理掉细碎斑点，并通过寻找外部边界的方式圈定疑似问题部位供后续审查确认。