在線瑕疵檢測的主要技術(shù)包括以下幾種：

1. 機器視覺技術(shù)：這是一種常見的表面瑕疵在線檢測技術(shù)，利用圖像識別、機器學習和計算機視覺技術(shù)對生產(chǎn)線上的產(chǎn)品表面進行實時、高精度的缺陷檢測。該技術(shù)能夠自動識別并標記出如劃痕、裂紋、污漬、色差等各類瑕疵，大大提高了檢測效率和準確性。

2. 紅外檢測技術(shù)：這也是一種在線瑕疵檢測技術(shù)，特別適用于檢測產(chǎn)品內(nèi)部的瑕疵或異常。通過測量物體發(fā)出的紅外輻射，可以推斷出物體的溫度分布，從而發(fā)現(xiàn)潛在的瑕疵。

3. 激光檢測技術(shù)：激光檢測技術(shù)利用激光束的高精度和單色性，對產(chǎn)品表面進行掃描，通過測量反射光或散射光的特性來檢測瑕疵。這種技術(shù)在檢測微小瑕疵或復雜形狀的產(chǎn)品時具有優(yōu)勢。

4. 生成式AI技術(shù)：這是一種新興的在線瑕疵檢測技術(shù)，通過學習現(xiàn)有數(shù)據(jù)的分布，能夠生成逼真的合成樣本，用于訓練深度學習模型。這解決了瑕疵檢測中樣本稀缺的難題，提高了模型的泛化能力。

還有一些其他的技術(shù)，如基于有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的工業(yè)瑕疵檢測技術(shù)，這些技術(shù)能夠根據(jù)標注的瑕疵數(shù)據(jù)或正常樣本特征進行訓練，實現(xiàn)精確的瑕疵檢測。在線瑕疵檢測的技術(shù)多種多樣，應根據(jù)產(chǎn)品的特性和瑕疵類型選擇合適的技術(shù)進行應用。