缺陷檢測(cè)圖片在眾多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用：
工業(yè)制造領(lǐng)域：
電子制造業(yè)：用于檢測(cè)電子元件、電路板等的缺陷，如PCB（印刷電路板）的線路短路、開(kāi)路、元件缺失或損壞等缺陷檢測(cè)。像在智能手機(jī)生產(chǎn)中，對(duì)微小的電子元件進(jìn)行缺陷檢測(cè)，確保產(chǎn)品質(zhì)量，提高良品率。
機(jī)械制造：檢測(cè)機(jī)械零件表面的劃痕、裂紋、孔洞等缺陷。例如汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)零部件，通過(guò)對(duì)其表面缺陷檢測(cè)，保證發(fā)動(dòng)機(jī)的性能和安全性。
紡織業(yè)：檢測(cè)布匹、織物等的疵點(diǎn)，如孔洞、斷線、污漬等。傳統(tǒng)的人工視覺(jué)檢測(cè)效率低、精度差，利用缺陷檢測(cè)圖片可提高檢測(cè)效率和準(zhǔn)確性。
建筑行業(yè)：
對(duì)建筑材料如玻璃、鋼材等進(jìn)行表面缺陷檢測(cè)。例如玻璃表面的劃痕、氣泡，鋼材表面的銹斑、裂紋等。玻璃在建筑中通常用于透明和平滑的表面，對(duì)其表面缺陷檢測(cè)要求較高，缺陷檢測(cè)圖片有助于提高檢測(cè)精度。
醫(yī)療領(lǐng)域：
在醫(yī)學(xué)影像檢查方面，如肺PET/CT、乳腺M(fèi)RI、CT結(jié)腸造影、數(shù)字化胸部X射線圖像等，可檢測(cè)器官組織的病變、異常等情況，輔助醫(yī)生進(jìn)行疾病診斷。
二、表面缺陷檢測(cè)的幾種方法
（一）傳統(tǒng)方法
目視檢查法：依靠檢測(cè)人員的肉眼直接觀察被檢測(cè)物體的表面，判斷是否存在缺陷。這種方法簡(jiǎn)單易行，但受檢測(cè)人員主觀因素影響較大，且檢測(cè)效率低，對(duì)于微小缺陷容易漏檢。
照明檢測(cè)法：通過(guò)特定的照明方式照亮被檢測(cè)物體表面，利用不同缺陷對(duì)光的反射、折射等特性差異來(lái)發(fā)現(xiàn)缺陷。例如，通過(guò)斜射光可以突出物體表面的劃痕等缺陷。
攝像檢測(cè)法：使用攝像機(jī)拍攝被檢測(cè)物體表面的圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行分析處理來(lái)檢測(cè)缺陷。這種方法可以記錄檢測(cè)結(jié)果，便于后續(xù)復(fù)查和分析。
紅外熱像檢測(cè)法：基于物體表面的溫度分布差異來(lái)檢測(cè)缺陷。當(dāng)物體存在缺陷時(shí)，其表面的熱傳導(dǎo)特性可能發(fā)生改變，從而在紅外熱像圖上顯示出溫度異常區(qū)域，進(jìn)而判斷缺陷的存在及位置。這種方法適用于檢測(cè)一些內(nèi)部缺陷在表面引起的溫度變化，如建筑墻體內(nèi)部的空洞、管道的滲漏等在表面引起的溫度變化可被檢測(cè)到。
激光檢測(cè)法：利用激光與物體表面相互作用產(chǎn)生的反射、散射等特性來(lái)檢測(cè)缺陷。例如，激光掃描物體表面時(shí)，缺陷處的激光反射信號(hào)會(huì)與正常表面有所不同，通過(guò)分析這些信號(hào)差異可檢測(cè)出缺陷，常用于高精度表面檢測(cè)，如金屬精密部件的加工表面檢測(cè)。
（二）基于深度學(xué)習(xí)的方法
1. 分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)
由于CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）強(qiáng)大的特征提取能力，基于CNN的分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)在表面缺陷分類(lèi)中被廣泛應(yīng)用。常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，ShuteNet，MobileNet等。
利用分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合滑動(dòng)窗口的方式可以實(shí)現(xiàn)缺陷的定位。例如在布匹缺陷檢測(cè)中，先使用多層的CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)布匹缺陷數(shù)據(jù)集中的樣本進(jìn)行分類(lèi)，然后對(duì)于每一類(lèi)樣本使用滑動(dòng)窗口的方法在原圖上進(jìn)行采樣，再對(duì)采樣后的小圖像塊進(jìn)行二分類(lèi)（有缺陷和無(wú)缺陷）來(lái)實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)。
2. 檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)
兩階段（two – stage）網(wǎng)絡(luò)：以FasterR – CNN為代表，這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)首先生成可能包含缺陷的候選框（proposal），然后進(jìn)一步進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。例如在PCB缺陷檢測(cè)中，通過(guò)使用k均值聚類(lèi)設(shè)計(jì)合理錨框大小，引入多尺度金字塔網(wǎng)絡(luò)（FPN）到FasterR – CNN中，加強(qiáng)底層結(jié)構(gòu)信息的融合，適應(yīng)微小的缺陷檢測(cè)；在鋼表面缺陷檢測(cè)中，基于FasterR – CNN的帶鋼表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)提出多級(jí)特征融合網(wǎng)絡(luò)（MFN）將多個(gè)分層特征組合成一個(gè)特征，采用區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）來(lái)生成感興趣區(qū)域（ROI）進(jìn)行缺陷檢測(cè)。
一階段（one – stage）網(wǎng)絡(luò)：以SSD或YOLO為代表，這類(lèi)網(wǎng)絡(luò)直接利用網(wǎng)絡(luò)中提取的特征來(lái)預(yù)測(cè)缺陷的位置和類(lèi)別。例如在接觸網(wǎng)支架緊固件缺陷檢測(cè)中，在定位主要結(jié)構(gòu)件位置時(shí)采用SSD作為檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷檢測(cè)。
3. 分割網(wǎng)絡(luò)
將缺陷逐像素從背景中分割出來(lái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)缺陷區(qū)域的精確描繪，雖然要求未詳細(xì)提及具體的分割網(wǎng)絡(luò)模型在表面缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用實(shí)例，但這也是深度學(xué)習(xí)在表面缺陷檢測(cè)領(lǐng)域中的一種重要方法。
（三）基于Halcon的方法
通過(guò)圖像分解、快速傅里葉變換、高斯濾波、傅里葉逆變換等步驟，提取并突出缺陷區(qū)域。隨后，通過(guò)對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行減法處理、均值平滑和共生矩陣計(jì)算，識(shí)別出灰度能量值較低的缺陷區(qū)域，從而實(shí)現(xiàn)缺陷檢測(cè)。主要適用于高紋理圖像中的缺陷檢測(cè)。
