【摘 要】
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随着工业化自动化的发展，对产品质量的把控越来越受到重视。物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题，对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先，列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景；其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法；然后，重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展，并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化
【基金项目】
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浙江省科技厅公益技术研究项目（LGG21F030005）；
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随着工业化自动化的发展，对产品质量的把控越来越受到重视。物体表面缺陷检测技术是工业质检领域的一项重大课题，对工业生产有着重要的意义。针对近些年基于机器视觉的表面缺陷检测技术进行梳理总结。首先，列举了几种缺陷检测在工业领域的应用场景；其次从特征提取和分类算法的角度简要阐述了传统的机器视觉方法；然后，重点探讨了缺陷检测中常用的经典神经网络结构和缺陷检测算法的最新发展，并介绍了两种常用的缺陷检测算法优化方式；最后，分析了缺陷检测领域面临的三大挑战：实时性问题、小样本问题和小目标问题。目的是为工业表面缺陷检测的研究提供有益的参考和脉络梳理。
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