金屬加工中AI缺陷檢測(cè)的常用圖像處理技術(shù)主要包括以下幾種：
1. 濾波技術(shù)：用于去除圖像中的噪聲，提高缺陷的可見(jiàn)性。常用的濾波方法包括均值濾波、中值濾波和高斯濾波。這些濾波方法通過(guò)不同的計(jì)算方式，減少圖像中的噪聲，使得缺陷更加清晰可辨。
2. 圖像分割技術(shù)：用于將圖像分割成不同的區(qū)域，以便對(duì)缺陷進(jìn)行更精確的分析。閾值分割是一種常用的圖像分割方法，它根據(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。
3. 邊緣檢測(cè)技術(shù)：基于圖像中物體邊緣處灰度變化劇烈的特點(diǎn)，通過(guò)計(jì)算水平和垂直方向的灰度變化來(lái)檢測(cè)邊緣。常見(jiàn)的邊緣檢測(cè)算子有Sobel算子、Canny算子等。在缺陷檢測(cè)中，物體的缺陷往往會(huì)引起邊緣的變化，通過(guò)邊緣檢測(cè)可以定位這些異常邊緣。
4. 形態(tài)學(xué)處理技術(shù)：基于集合論的圖像處理方法，包括腐蝕、膨脹、開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算等操作。在缺陷檢測(cè)中，形態(tài)學(xué)處理可用于對(duì)閾值分割或邊緣檢測(cè)后的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，去除一些偽缺陷或修復(fù)缺陷區(qū)域的不完整邊界。
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)：基于大量樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、深度學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，可以識(shí)別金屬表面圖像中的缺陷。這些技術(shù)通過(guò)提取圖像中的特征，訓(xùn)練分類模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷的自動(dòng)檢測(cè)和分類。
還有一些其他的技術(shù)也常用于金屬加工中的AI缺陷檢測(cè)，如圖像變換（包括空域與頻域變換、幾何變換、色度變換、尺度變換等）、圖像增強(qiáng)等。這些技術(shù)共同構(gòu)成了金屬加工中AI缺陷檢測(cè)的豐富圖像處理手段，為提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提供了有力支持。
