1.采集產品圖像:使用相機或掃描儀采集產品表面圖像，獲取產品的紋理、顏色、形狀等特征信息。
2.去噪和圖像增強:對采集的圖像進行預處理，去除噪聲，增強對比度，平滑圖像，從而提高圖像質量和識別精度。
3.特征提取:利用圖像處理技術提取產品的特征信息，如缺陷的大小、形狀、顏色、位置等。
4.模式識別與分類:利用機器學習或深度學習技術，對產品的特征信息進行分類識別。通過訓練模型，我們可以識別不同類型的缺陷，如劃痕、毛刺、缺口、變形等。
5.結果輸出:以壹定的方式輸出檢測到的缺陷，如缺陷的大小、形狀、位置等信息，以及檢測結果的統計分析報告。
產品缺陷視覺檢測方法能夠快速準確地檢測產品表面缺陷，提高產品質量和生產效率。同時還可以實現自動化、智能化檢測，降低人工檢測的成本和誤判率。華將AI算法與機器視覺系統相結合後，將圖像的紋理信息與3D圖像的形態學信息融合，結合深度學習技術，完成了表面質量檢測，打破了傳統的機器視覺壁壘。在實際生產應用中，對不同位置、光照和復雜環境表現出較好的適應性，具有較高的精細識別率、較高的檢測率和正確率，大大增加了制造靈活性。