?外觀視覺檢測是一種基于機器視覺技術，通過圖像采集、處理和分析，對產品表面或外觀特征（如缺陷、尺寸、顏色、紋理等）進行自動檢測的技術，廣泛應用于制造業質量控制環節，以替代或輔助人工檢測，提升檢測效率和準確性。外觀視覺檢測模擬人類視覺判斷過程，通過 “機器眼”+“大腦” 實現自動化檢測：
圖像采集：通過工業相機（CCD/CMOS）、鏡頭、光源等設備，對被檢測產品進行多角度、高分辨率圖像拍攝，將物理外觀轉化為數字圖像（像素矩陣）。
圖像預處理：對原始圖像進行降噪、增強、畸變校正等處理，突出檢測目標（如缺陷區域），抑制干擾信息（如反光、背景雜色）。
特征提取：通過算法（如邊緣檢測、閾值分割、紋理分析）提取圖像中的關鍵特征（如缺陷的形狀、大小、位置，尺寸的長度 / 寬度，顏色的 RGB 值等）。
分析判斷：將提取的特征與預設標準（如合格產品的模板、缺陷閾值）進行比對，通過邏輯算法（如模板匹配、深度學習分類）判定產品是否合格，輸出 “通過”“不通過” 或具體缺陷類型（如劃痕、凹陷、色差）。