在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小；而且，机器视觉表面缺陷检测，大多都是在光滑表面。在精密仪器制造中，金属表面的细浅划痕是很难检测的，却又不失不可忽视的。采用机器视觉检测技术对其进行自动监测对于提高产品质量和生产效率有着重要的意义。在分析细浅划痕形状特征的基础上，设计一组多尺度多放心的形态学结构元素，芜湖机器视觉检测，并通过多尺度多方向变化的构建形态学划痕指数，以突显划痕、进而实现细浅划痕的检测。
采用机器视觉和人工智能技术对金属表面的缺陷进行自动检测，已经广泛地应用于机械零配件生产的各个领域，如表面凹坑检测、尺度表面缺陷检测、铜带表面瑕疵检测等。金属表面划痕作为一种常见的表面缺陷引起了广泛的关注。目前的细浅划痕是金属表面做常见的缺陷，视觉检测图像的光照条件不同，划痕长短也是不一的，常出现的特征如下：
1、 划痕浅，划痕区相的亮度对于临近的费划痕区偏亮，但与整个图像的亮区相比，亮度相当。
2、 划痕形状细长，成狭长带状。
3、 划痕具有明显的方向性，尽管具体方向不确定
4、 长度、粗细变化明显。
机器视觉技术对制造业的重大影响
随着工业市场发展水平的不断提高，越来越多的企业重视并引进高新技术，机器视觉技术就是其中的重要技术之一。将机器视觉技术引入制造业，可以充分发挥其检测系统的优势。在生产制造过程中对产品进行自动检测，可以有效地控制产品质量，有效地提高产品品质。同时，机器视觉技术对工作对象的识别和定位功能，使生产制造的实际效率不断提高。
具体而言，机器视觉技术应用于智能化机器人当中，机器视觉检测设备，如在自动化生产线中对产品堆放打包的角度看，传统制造行业多通过人工操作，产品的体积和重量均较大，耗费大量的人力资源不说，生产效率较低，还有可能发生安全隐患。机器人的引入则有效解决了相应问题，机器视觉技术让机器人拥有了视觉功能，能够快速准确地抓取到产品信息，通过快速的信息获取和处理，使得产品的堆放、打包乃至成型得以快捷高i效。
我国加工制造业快速发展，对机器视觉技术的应用需求不断强化，为满足加工制造的多种场景和多种需求，对生产、生活多个领域场合予以需求满足，其正在不断实现技术融合强化，使得整体技术系统更加智能化和便捷化。在当前的静止或瞬时视觉信息作为输入功能的基础上，不断强化机器视觉、机器听觉、机器触觉并有机结合，将使未来的制造业在信息获取和处理方面的能力进一步强化，结合多传感器融合技术，使得制造的效率不断提高，智能性更加突出。
我国半导体产业正在飞速发展，半导体封装是影响半导体产业发展的非常重要的一个环节，半导体的封装技术的优劣是至关重要的竞争因素。如今在电子制造领域，小到电容、电阻、连接器等元器件，大到键盘、PC板、硬盘等在电子制造行业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉检测的身影。
在实际应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序错误，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺寸是否合规等。而在半导体工业上的应用很早就开始了，在半导体工业大规模集成电路日益普及的带动下，行业内对产量的要求和质量的苛求日益剧增。在需要减少生产力成本的前提下，机壳轴承座入机，机器视觉技术就扮演着不可缺少的角色，对机器视觉技术的要求也不断推陈出新。
根据《中国半导体产业“十三五”发展规划》提出到2020年，我国集成电路产业销售收入年复合增长率为20%，达到9300亿元，我们预计其对机器视觉的需求增速将保持在22%左右，到2020年半导体领域对机器视觉的需求规模达到30亿元。
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