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通过视觉检测系统识别产品表面缺陷，常见方法如下： 1. 划痕缺陷检测 利用高分辨率工业相机拍摄产品表面图像，通过边缘检测算法（如Canny算子）提取纹理特征，结合形态学处理识别线性划痕。适用于金属、玻璃、塑料等材质表面的连续性划痕检测。 2. 气泡/砂眼缺陷检测 采用背光照明方式增强缺陷对比度，通过灰度阈值分割算法分离出圆形或椭圆形的暗斑区域。配合面积和圆度筛选过滤噪声，适用于注塑件、铸件、涂层表面。 3. 脏污/油渍缺陷检测 使用多光谱成像或偏振光照明，通过分析RGB通道的反射差异，结合深度学习语义分割模型（如U-Net）进行像素级分类。适用于食品包装、电子元器件、精密零件等场景。

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