有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，缺陷视觉检测，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像的。
但是，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，缺陷检测，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。
一、介绍缺陷检测被广泛使用于布匹瑕疵检测、工件表面检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够---工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，图像缺陷检测，则不再适用。近年来，基于---学习的识别算法越来越成熟，许多公司开始尝试把---学习算法应用到工业场合中。对于制造业企业来说，产品缺陷问题一直是---痛点之一，这一问题若不得到解决，极易诱发事故。而如何提升产品和良品率，从而降低原材料消耗和人工成本投入，表面检测缺陷，成为了工厂在数字化、智能化改造的过程中面临的---问题。
缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。---学习在特征提取和定位上取得了---的效果，越来越多的学者和工程人员开始将---学习算法引入到缺陷检测领域中，
机器视觉检测设备
产品生产过程中，表面容易出现划伤、划痕、辊印、凹坑、粗糙、波纹等外观缺陷，依靠人工检测已经无法满足工艺和精度要求。基于工业视觉检测技术原理的工业表面缺陷检测系统能够在线、高速扫描每个产品，形成高分辨率的片材图像，进行实时的图像处理，各种表面缺陷，并实现报警、报表统计、分析和分拣等处理，有效提高缺陷检测准确率，同时防止伪缺陷带来的干扰。---咨询
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