一、缺陷检测

它是视觉要求中最难的要求之一，主要是保证其稳定性和准确性。首先，常见缺陷：划痕、瑕疵、漏诊、孔洞、毛发等。常用的手法有六金刚，1。Blob +特性Blob + difference + feature光度立体特征训练5。6.测量拟合频域+空间组合

二、频域+空间组合法

其实频域就是从波的角度看世界，视角的变化，光通过透镜实际上是傅里叶变换，这个思想在傅里叶光学中被描述，就像光通过棱镜，并将光输入计算机，进行采样和量化，然后我们用函数f(x, y)来表示对这些数据的描述。傅里叶变换在图像处理中的应用是将空间域(图像本身)变换到频域。傅里叶变换可以分解一个信号函数，一个三角函数的线性组合。因为任何周期函数都可以由多个正弦曲线组成，所以思想是图形由f(x, y)表示，然后你可以把它分解成多个正弦曲线，这样每个正弦曲线都有自己的频率。

2. 频率特征是图像的灰度变化特征；低频特征是灰度变化不明显，如图像的整体轮廓；高频特征是图像灰度变化剧烈，如图像边缘和噪声。一个重要的经验结论是，低频代表图像的整体轮廓，高频代表图像的噪声，中频代表图像的边缘、纹理等细节。

3.当使用傅里叶变换进行频域分析时1)对于具有一定纹理特征的图像，纹理可以理解为条纹，比如布料材质很容易出现。2)需要提取低对比度或低信噪比的特征。3)如果图像尺寸较大或需要用较大的滤波尺寸进行计算，则将其转换为频域计算，具有速度优势。由于空域滤波是一个卷积过程(加权求和)，频域计算直接相乘。

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