機器視覺系統(tǒng)中，異常檢測的基本原理是基于圖像處理和機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，通過建立一個模型或規(guī)則來描述正常模式，然后將新的數(shù)據(jù)點與該模型或規(guī)則進行比較，判斷其是否為異常。以下是詳細解釋：

1. 圖像采集與預(yù)處理：

通過高分辨率的圖像采集設(shè)備獲取產(chǎn)品或材料的圖像。

利用圖像處理算法對圖像進行預(yù)處理，包括去噪、圖像增強和邊緣檢測等操作。

2. 模型建立與訓(xùn)練：

基于機器學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)會訓(xùn)練一個模型。

該模型能夠?qū)W習(xí)正常產(chǎn)品或材料的特征。

3. 異常檢測：

將新的數(shù)據(jù)點（即待檢測的產(chǎn)品或材料圖像）輸入到訓(xùn)練好的模型中。

模型會比較新的數(shù)據(jù)點與正常模式的差異，判斷其是否為異常。

異常數(shù)據(jù)點通常與正常模式存在差異，如數(shù)值偏離正常范圍、與其他數(shù)據(jù)點差異較大或不符合預(yù)定義的規(guī)則等。

4. 輸出結(jié)果：

如果模型判斷為異常，則輸出異常信息，可能包括異常的類型、位置、大小等。

這些信息可以用于后續(xù)的質(zhì)量管理控制和生產(chǎn)環(huán)節(jié)調(diào)整。

異常檢測在機器視覺系統(tǒng)中還可以采用統(tǒng)計方法、基于距離的方法、基于密度的方法等多種技術(shù)手段來增強檢測的準(zhǔn)確性和魯棒性。這些方法的基本原理都是通過分析數(shù)據(jù)的分布和特征，識別出與正常模式不符的數(shù)據(jù)點作為異常。

機器視覺系統(tǒng)中的異常檢測基本原理是通過圖像處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立正常模式模型，并將新的數(shù)據(jù)點與該模型進行比較，以判斷其是否為異常。