摘要
随着工业自动化和智能化水平的不断提高，工件表面缺陷检测作为保证产品质量的关键环节，其重要性日益凸显。
传统的基于人工目视的缺陷检测方法存在效率低下、主观性强、易受环境影响等问题，难以满足现代工业生产的需求。
而基于机器视觉的缺陷检测技术凭借其非接触、高精度、高效率等优势，逐渐成为该领域的研究热点。
本文针对工件表面缺陷检测技术展开研究，首先概述了工件表面缺陷检测的背景和意义，并分析了国内外研究现状，指出当前研究存在的问题和挑战。
然后，重点介绍了机器视觉和深度学习在缺陷检测中的应用，详细阐述了不同检测方法的原理、优缺点以及适用场景。
在此基础上，本文设计并实现了一种工件表面缺陷通用检测平台，该平台具有良好的可扩展性、可维护性和可移植性，能够适应不同类型工件、不同缺陷类型以及不同检测环境的需求。
最后，本文对所设计的平台进行了测试和评估，实验结果表明该平台具有较高的检测精度和效率，能够有效地识别和分类工件表面缺陷，满足实际应用需求。
关键词：工件表面缺陷；机器视觉；深度学习；通用检测平台；缺陷识别
#1.1工件表面缺陷工件表面缺陷是指在工件加工、处理、运输等过程中，由于各种因素造成的表面不规则现象，例如划痕、凹坑、毛刺、夹杂、裂纹等。
这些缺陷会直接影响工件的外观、性能和使用寿命，严重时甚至会导致安全事故。
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