划痕检测是工业生产中经常遇到的问题。在工业生产中,许多设备的零部件都是在高温、高压的环境下工作的，所受载荷复杂，使用环境恶劣，故障率高。因此，对相关零部件的划痕、裂纹进行视觉检测就显得尤为重要。
工业产品千差万别，采取的划痕检测方法和要求也多种多样。利用机器视觉进行划痕检测的基本可分为两个步骤：
（1）检测产品表面是否有划痕。
（2）在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。
尽管工业生产中的图像具有多样性，但是对于每种图像，都要经过综合分析，以便达到预期效果。无论是划痕还是凹坑缺点目标，缺点目标在整个图像中所占的像素很小，在低信噪比区域，缺点目标的灰度值与不均匀背景的差值不明显。所以，为了准确地检验和识别缺点，必须采用有效的算法来突出图像中的缺点基本特征，削弱图像的背景基本特征。
而机器视觉作为人工智能制造重要的前沿技术之一，在五金、塑胶缺陷检测方面有得天独厚的优势。机器视觉检测技术进行五金缺陷检测具有非接触、高效、低成本、自动化程度高等优点，在检测钣金件缺陷和防止有缺陷钣金件产品方面有很大价值。
参考：
链接：https://www.zhihu.com/question/264803652/answer/2559683125