表面瑕疵檢測中的特征工程方法主要包括以下幾種：

1. 基于圖像處理的閾值法：

使用圖像處理技術(shù)，通過設(shè)定合適的閾值來識(shí)別圖像中的缺陷。

這種方法適用于一些簡單的場景，能夠有效地區(qū)分瑕疵與正常區(qū)域。

2. 紋理分析：

利用紋理特征進(jìn)行分析，通過檢測圖像中的紋理變化來發(fā)現(xiàn)潛在的缺陷。

典型的紋理分析方法包括灰度共生矩陣（GLCM）和局部二值模式（LBP）等，這些方法能夠捕捉到圖像中的細(xì)微紋理變化，從而識(shí)別出瑕疵。

3. 邊緣檢測算法：

使用邊緣檢測算法，如Canny邊緣檢測，來突出圖像中的邊緣結(jié)構(gòu)。

缺陷通常與圖像中的邊緣結(jié)構(gòu)變化相關(guān)，因此通過邊緣檢測可以有效地定位瑕疵位置。

4. 深度學(xué)習(xí)特征提?。?/p>

深度學(xué)習(xí)方法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），能夠自動(dòng)從圖像中提取高層次的特征。

這些特征對于識(shí)別復(fù)雜的瑕疵模式非常有效，尤其是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)。

5. 傳統(tǒng)機(jī)理的特征提?。?/p>

除了基于圖像處理的特征提取方法外，還有一些傳統(tǒng)機(jī)理的特征提取方法，如渦流檢測、交流電磁場檢測、漏磁檢測等。

這些方法主要基于高靈敏度的機(jī)電技術(shù)或光學(xué)技術(shù)，通過對電信號(hào)或磁信號(hào)處理實(shí)現(xiàn)缺陷的檢測，原理和適用范圍區(qū)別較大，各有優(yōu)劣。

表面瑕疵檢測中的特征工程方法多種多樣，包括基于圖像處理的閾值法、紋理分析、邊緣檢測算法、深度學(xué)習(xí)特征提取以及傳統(tǒng)機(jī)理的特征提取等。這些方法各有優(yōu)劣，應(yīng)根據(jù)具體的應(yīng)用場景和瑕疵類型選擇合適的方法。