基于機器視覺技術的缺陷檢測方法，即利用圖像處理和分析對產品可能存在的缺陷進行檢測。
    在檢測產品存在缺陷時，瑕疵缺陷圖像的特點是，其圖像表現為缺陷處的灰度值與標準圖像在此處的灰度值有差異。首先對瑕疵缺陷圖像的特征進行提取與選擇，然后將瑕疵缺陷圖像的灰度值同標準圖像的灰度值進行比較，判斷其差值（兩幅圖灰度值的相差程度）是否超出已預先設定的閾值范圍，以此方法便能判斷出待檢測產品是否存在缺陷。此為瑕疵缺陷檢測的zui基本方法之一，

    瑕疵缺陷檢測流程
 

    中國機器視覺商城供應平整度檢測系統、條碼檢測系統、識別檢測系統、缺陷檢測系統、視覺定位系統、印刷質量檢測設備等機器視覺檢測系統和機器視覺設備。

應用實例：
    飲料瓶蓋的缺陷檢測zui終要實現生產流水作業上的高速質量判定，要求速度快，并且無須確定缺陷位置。采用基本灰度直方圖的特征提取方法，對兩幅待對比的RGB圖像（標準圖與檢測圖）灰度轉換后進行灰度直方圖統計，運用統計方法進行對比，得到兩幅圖像的特征差異值，閾值法判定合格與否。在統計法對比過程中，利用灰度均值截斷的技巧放大可能由缺陷引起的灰度差異，提高了缺陷判定的準確度。
 

    對于一副大小為1100x870、灰度級為256的電路板灰度圖像，其布線缺陷分為斷線和毛刺，利用灰度形態學檢測這些缺陷。取結構元素為5x5的半球模板，首先對原圖灰度開啟，消除比鄰域亮且尺寸比結構元素小的區域；然后對原圖灰度閉合，消除比鄰域暗且尺寸比結構元素小的區域，兩次結果差異即為缺陷。

    電路板布線缺陷檢測