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表面缺陷檢測在工業生產中的應用可以實現非接觸式測量，這種無任何接觸、無任何損傷的自動檢測技術，是實現設備自動化生產、智能化生產和精密控制的有效方式，具有有效、安全可靠、應用范圍廣等優勢。檢測設備運用深度學習技術后，較之前傳統的外觀缺陷檢測方法，深度學習技術可以通過訓練模型并逐漸優化，使設備在檢測復雜表面和檢測諸如劃痕凹痕等缺陷時尤其有效，檢測的準確性、適應性速度和性能遠高于傳統的檢測技術。機器視覺的構成可以簡單地說是由相機和計算機組成的，但是作為圖像采集分析設備，除了這兩個核心部件,還由一些其他的硬件構成，光源、鏡頭、 相機、、圖像處理軟件等。更好的代替人類肉眼檢測提高產品質量并為提高企業品質質量為目的具備檢驗精準度、速度比較快、工作效率高、并不會疲憊等優勢，獲得各制造行業客戶的認同，在近些年來獲得廣泛運用。工業機器視覺檢測機器設備作為一個高精密機器設備是由各種精密零配件組合而成的，后來發展出了使用紅外探傷的檢測方式以及圖像檢測方式，紅外線探測檢測對工件內部的殘缺檢測效果較好，用于檢測螺紋時，常常出現差錯，將不合格產品誤判為合格產品，檢測效果較差；圖像檢測方式對螺母的外部尺寸檢測效果較好。