缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像處理技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 圖像預(yù)處理技術(shù)：

灰度變換：通過線性灰度變換、分段線性灰度變換、非線性灰度變換等方法，增強(qiáng)圖像中感興趣的部分，使缺陷更加明顯。

平滑濾波：采用鄰域平均法、加權(quán)平均法、中值濾波、非線性均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等方法，去除或衰減圖像上的噪聲干擾，改善圖像質(zhì)量。

圖像銳化：利用梯度銳化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子等，增強(qiáng)圖像邊緣，使缺陷輪廓更加清晰。

2. 圖像分割技術(shù)：

閾值分割法：根據(jù)圖像中像素的灰度值分布情況，選擇一個(gè)或多個(gè)閾值，將圖像中的像素分為目標(biāo)和背景兩類，從而提取出缺陷區(qū)域。

最大類間方差法：依據(jù)灰度直方圖實(shí)現(xiàn)圖像分割，不易受噪聲影響，能夠準(zhǔn)確地將缺陷與背景分開。

3. 邊緣檢測(cè)技術(shù)：

Sobel算子、Canny算子等：通過計(jì)算圖像中物體邊緣處的灰度變化來檢測(cè)邊緣，從而識(shí)別出缺陷的輪廓。

4. 頻域處理技術(shù)：

傅立葉變換、沃爾什變換、離散余弦變換等：將空間域的處理轉(zhuǎn)換為頻域處理，可減少計(jì)算量，并獲得更有效的處理結(jié)果，如數(shù)字濾波處理等。

5. 其他圖像處理技術(shù)：

圖像校正技術(shù)：包括平場(chǎng)校正、暗場(chǎng)校正、顏色校正、畸變校正等，用于提高圖像質(zhì)量和準(zhǔn)確性。

Blob分析、動(dòng)態(tài)掩膜等：用于對(duì)圖像中的特定區(qū)域進(jìn)行分析和處理，以提取出缺陷信息。

圖像匹配：依據(jù)檢測(cè)的物體，把所有缺陷進(jìn)行分類識(shí)別，建立缺陷模板匹配數(shù)據(jù)庫(kù)，當(dāng)實(shí)時(shí)檢測(cè)物體時(shí)，調(diào)取數(shù)據(jù)庫(kù)，輸出檢測(cè)結(jié)果。

缺陷檢測(cè)系統(tǒng)中的圖像處理技術(shù)多種多樣，這些技術(shù)的綜合應(yīng)用能夠有效提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率。