用Python编写一下比较复杂的代码进行工件缺陷检测，能够精确检测出工件图片是否有缺陷，不需要训练模型

可以使用OpenCV库和图像处理技术来实现工件缺陷检测。以下是一个简单的代码示例：

import cv2

# 读取工件图片
img = cv2.imread('工件图片.jpg')

# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 0)

# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 100, 200)

# 找到图像中的轮廓
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 遍历轮廓并判断是否有缺陷
for cnt in contours:
    area = cv2.contourArea(cnt)
    if area < 500: # 缺陷大小阈值，可以根据实际情况进行调整
        cv2.drawContours(img,[cnt],0,(0,0,255),2) # 绘制缺陷的轮廓线

# 显示结果
cv2.imshow('Result', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会找到工件图片中的所有轮廓，并判断是否有缺陷。如果发现缺陷，则会在原图中绘制出缺陷的轮廓线。可以通过调整缺陷大小阈值来控制检测的灵敏度。