劃痕檢測是工業生產中經常遇到的問題，在工業中許多設備的零部件都是在高溫、高壓的環境中工作的，所受載荷復雜，使用環境惡劣，故障率高，造成的后果也非常嚴重，因此，對相關部件的缺陷、疲勞裂紋的產生、擴展進行視覺檢測就顯得尤為重要。

    機器視覺劃痕檢測的基本分析過程分為兩步：首先，確定檢測產品表面是否有劃痕，其次，在確定被分析圖像上存在劃痕之后，對劃痕進行提取。

劃痕通常可分為三大類：

    *類劃痕，從外觀上較易辨認，同時灰度變化跟周圍區域對比也比較明顯。可以選擇較小的閾值精缺陷部分直接標記。

    *類圖像缺陷標記 
 

    第二類劃痕，部分灰度值變化并不明顯，整幅圖像灰度比較平均，劃痕面積也比較小，只有幾個像素點，灰度也只比周圍圖像稍低，很難分辨。可以對原圖像進行均值濾波，得到較平滑的圖像，并與原圖像相減，當其差的值大于閾值時就將其置為目標，并對所有的目標進行標記，計算其面積，將面積過小的目標去掉，剩下的就標記為劃痕。

    第二類圖像缺陷標記
 

    第三類劃痕，各部分灰度差異較大，形狀通常呈長條形，如果在一幅圖像上采取固定閾值分割，則標記的缺陷部分會小于實際部分。由于這類圖像的劃痕狹長，單純依靠灰度檢測會將缺陷延伸部分漏掉。對于這類圖像，根據其特點選擇雙閾值和缺陷形狀特征相結合的方法。  

    第三類圖像缺陷標記 
 

    中國機器視覺商城銷售工業視覺字符識別系統、自動視覺檢測包裝機、印刷質量檢測設備、手機按鍵檢測設備、缺陷檢測設備、平整度檢測設備等機器視覺自動化檢測設備。

    由于在工業檢測中圖像的多樣性，對于每一種圖像，都要經過分析綜合考慮各種手段來進行處理達到效果。一般來說，劃痕部分的灰度值和周圍正常部分相比要暗，也就是劃痕部分灰度值偏小；而且，大多都是在光滑表面，所以整幅圖的灰度變化總體來說非常均勻，缺乏紋理特征。因此，劃痕的檢測一般使用基于統計的灰度特征或者閾值分割的方法將劃痕部分標出。