缺陷檢測中的圖像處理基礎(chǔ)主要包括以下幾個方面：

1. 圖像預(yù)處理：

去噪與平滑化：通過圖像采集設(shè)備獲取產(chǎn)品表面的圖像數(shù)據(jù)后，首先需要進行去噪和平滑化處理，以減少圖像中的噪聲和干擾，確保后續(xù)分析的準確性和穩(wěn)定性。

灰度轉(zhuǎn)換：將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，以便進行后續(xù)的圖像分析和處理。

對比度與亮度調(diào)整：通過增強對比度、調(diào)整亮度等手段，提升圖像質(zhì)量，使缺陷更加清晰可見。

2. 圖像分割：

閾值分割：根據(jù)圖像中像素的灰度值分布情況，選擇一個或多個閾值，將圖像中的像素分為目標和背景兩類。這種方法在缺陷區(qū)域和背景在灰度上有明顯差異時特別有效。

邊緣檢測：基于圖像中物體邊緣處灰度變化劇烈的特點，通過計算水平和垂直方向的灰度變化來檢測邊緣。常見的邊緣檢測算子有Sobel算子、Canny算子等。

基于區(qū)域分割：包括區(qū)域生長、區(qū)域歸并與分裂、聚類分割等方法，用于將圖像分割為不同的區(qū)域或?qū)ο蟆?/p>

3. 特征提?。?/p>

形狀特征：提取圖像中物體的形狀特征，如輪廓、面積、周長等，用于后續(xù)的缺陷檢測和分類。

紋理特征：分析圖像中物體的紋理信息，以識別出缺陷部分與正常部分的差異。

顏色特征：在某些情況下，顏色信息也可以用于缺陷檢測，特別是當(dāng)缺陷與正常部分在顏色上有明顯差異時。

4. 圖像分析與理解：

在完成圖像預(yù)處理、分割和特征提取后，需要對圖像進行進一步的分析和理解，以判斷是否存在缺陷以及缺陷的類型和程度。

缺陷檢測中的圖像處理基礎(chǔ)涵蓋了圖像預(yù)處理、圖像分割、特征提取以及圖像分析與理解等多個方面。這些步驟是確保缺陷檢測系統(tǒng)能夠準確、高效地識別和分析缺陷的關(guān)鍵。