在工业产品制造过程中，许多设备的零部件都是在高温、高压的环境中工作的，所受载荷复杂，使用环境恶劣，故障率高等多方面的原因，导致产品表面出现划痕，这不仅会影响 产品外观，更有可能降低产品的质量。因此，划痕检测在工业产品制造过程中就显得尤为重要。

　　在检测产品存在划痕时，划痕图像表现为划痕处的灰度值与标准图像在此处的灰度值有差异。首先对划痕图像的特征进行提取和选择，然后将划痕图像的灰度值同标准图像的灰度值进行比较，判断其差值(两幅图灰度值的相差程度)是否超出已预先设定的阈值范围，以此方法便能判断出待检测产品是否存在缺陷。

　　机器视觉划痕检测的基本分析过程分为三步：首先，图像的获取;其次，确定检测产品表面是否有划痕;最后，在确定被分析图像上存在划痕之后，对划痕进行提取。

　　第一、划痕检测一般采用LED 环形灯直接暗视场照明方式, 环形光与物体表面呈非常小的角度, 这样可以突出被测物的缺口及凸起, 所以划痕、纹理或雕刻文字等被增强, 看得更加清晰。

　　第二、采集到的图像不能提供图像中包含物体的信息. 为了得到图像中的物体信息, 必须进行图像分割, 图像分割就是将图像划成一些区域, 在同一区域内, 图像的特征相近; 而不同的区域内, 图像特征相差较大. 图像特征可以是图像本身的特征, 如像素的灰度、边缘轮廓和纹理等. 图像阈值化分割是一种最常用, 同时也是最简单的图像分割方法. 图像阈值化的目的是按照灰度级, 对像素集合进行一个划分, 得到的每个子集形成一个与现实景物相对应的区域, 各个区域内部具有一致的属性, 而相邻区域布局有这种一致属性。

　　第三、由于在工业检测中图像的多样性，对于每一种图像，都要经过分析综合考虑各种手段来进行处理达到效果。一般来说，划痕部分的灰度值和周围正常部分相比要暗，也就是划痕部分灰度值偏小;而且，大多都是在光滑表面，所以整幅图的灰度变化总体来说非常均匀，缺乏纹理特征。因此，划痕的检测一般使用基于统计的灰度特征或者阈值分割的方法将划痕部分标出。

　　在传统的产品生产过程中，一般情况下对产品的表面缺陷检测是采用人工检测的方法。随着科学技术的不断发展，特别是计算机技术的发展，出现了计算机视觉检测技术。利用这种新技术设计出来的系统不受恶劣环境和主观因素的影响，能快速、准确地检测产品的质量，完成人工无法完成的检测任务。

　　深圳市迪奥科技有限公司的产品涵盖工业、医用机器视觉系统及产品，主要包括：全系列工业相机、工业影像测量专用摄像机、激光切割专用十字线摄像机、显微成像专用图像采集器、超高清病理显微成像会议系统、病理显微图像分析及远程会诊系统。产品广泛应用在科研院所、医院学校、厂矿企业、文物鉴定单位、刑侦司法、智能交通等行业。