常用的自動化瑕疵檢測技術(shù)主要包括以下幾種：

1. 基于機器視覺的瑕疵檢測方法：

使用工業(yè)相機拍攝產(chǎn)品圖片，并利用圖像處理算法（如濾波、邊緣檢測、形態(tài)學處理等）對圖片進行分析處理，以識別出產(chǎn)品表面或邊緣的瑕疵，如劃痕、坑洞、色差異常等。

這種方法具有高效率、高精度和高穩(wěn)定性，能夠?qū)崿F(xiàn)對產(chǎn)品全面區(qū)域的快速高效檢測。

2. 基于深度學習算法的瑕疵檢測方法：

通過模型訓練學習瑕疵的視覺特征，實現(xiàn)對產(chǎn)品瑕疵的自動化識別。

這種方法可以適應(yīng)不同種類產(chǎn)品的檢測，但需要大量已標注樣本進行訓練。

3. 基于激光技術(shù)的瑕疵檢測方法：

利用激光線照射產(chǎn)品表面，分析返回信號中散射成分的變化情況，以檢測出表面是否存在微小結(jié)構(gòu)缺陷，如凸起、凹陷、毛刺等。

這種方法對細微表面瑕疵檢測效果好，但只能對掃描軌跡上的點進行檢測。

4. 基于超聲波技術(shù)的內(nèi)部瑕疵檢測方法：

通過分析超聲波穿透產(chǎn)品內(nèi)部后返回信號的變化，來檢測產(chǎn)品內(nèi)部存在的松散、空洞、裂紋等結(jié)構(gòu)缺陷。

這種方法可以實現(xiàn)對產(chǎn)品內(nèi)部致命缺陷的無損檢測，但對外表缺陷敏感度較差。

5. 其他自動化檢測方法：

光電檢測：使用光電傳感器檢測工件的尺寸、形狀、位置等信息。

磁粉檢測：使用磁粉檢測技術(shù)檢測工件的表面缺陷、裂紋等信息。

這些瑕疵檢測方法各有特點，可根據(jù)不同應(yīng)用場景選擇使用。在實際應(yīng)用中，可能會結(jié)合多種技術(shù)以達到最佳的檢測效果。