視覺檢測系統(tǒng)主要通過圖像分析模塊利用圖像識別算法對處理后的圖像進(jìn)行分析，以定位、識別、分級等判別瑕疵。具體來說，其瑕疵分類過程可以歸納如下：

1. 圖像獲?。?/p>

通過工業(yè)相機(jī)、光學(xué)鏡頭、光源及其夾持裝置等組成圖像獲取模塊，采集產(chǎn)品表面的圖像。

2. 圖像處理：

圖像處理模塊主要涉及圖像去噪、圖像增強(qiáng)與復(fù)原等，以提高圖像質(zhì)量并突出瑕疵特征。

3. 瑕疵識別與分類：

利用圖像識別算法對處理后的圖像進(jìn)行分析，可以定位、識別瑕疵，并根據(jù)瑕疵的特征進(jìn)行分級或分類。

瑕疵分類可能基于瑕疵的形態(tài)、大小、顏色等多種特征進(jìn)行。

4. 深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用：

深度學(xué)習(xí)算法能夠自動學(xué)習(xí)并理解瑕疵的各種形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)更加智能化、自適應(yīng)的檢測能力。

通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)算法可以更深層次地理解復(fù)雜工業(yè)場景下的潛在瑕疵，并做到精確定位和分類。

5. 結(jié)果輸出與統(tǒng)計(jì)：

識別出的瑕疵信息會被存儲、查詢，并通過人機(jī)交互界面展示給用戶，以便用戶查看檢測結(jié)果并進(jìn)行相應(yīng)的操作。

系統(tǒng)還可以生成報(bào)告，對瑕疵進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。

視覺檢測系統(tǒng)通過圖像獲取、圖像處理、瑕疵識別與分類、深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用以及結(jié)果輸出與統(tǒng)計(jì)等步驟，實(shí)現(xiàn)對瑕疵的精確分類和識別。