機器視覺技術(shù)在裂紋和劃痕等表面缺陷檢測方面有著廣泛的應用。以下是一些關鍵點和應用案例：

1. 傳統(tǒng)算法處理裂縫的基本思路包括轉(zhuǎn)換彩色圖為灰度圖、自適應局部閾值化、膨脹與腐蝕操作等，以凸顯裂縫并減少噪聲干擾。此外，還有基于機器視覺的裂紋檢測與跟蹤，以及形態(tài)學梯度等方法 。

2. 機器視覺經(jīng)典案例中，表面劃傷檢測案例提到了針對玻璃、金屬、液晶板、手機屏幕、塑料等材料的表面檢測。這些檢測通常采用同軸光、高角度、低角度、背光等打光方式，以凸顯劃痕特征 。

3. 基于機器學習的裂紋識別研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢表明，深度學習作為機器學習的一個分支，在裂紋識別方面已顯現(xiàn)出強大的功能和靈活性。研究介紹了多種機器學習方法在裂紋識別領域的應用，并從網(wǎng)絡模型、數(shù)據(jù)集和應用對象等方面介紹了深度學習方法的應用 。

4. 基于視覺的表面劃傷檢測方案中，提到了在工業(yè)生產(chǎn)中對于裂痕、劃痕等產(chǎn)品表面缺陷問題的檢測技術(shù)。方案中提到了劃痕檢測的基本分析過程，包括確定檢測產(chǎn)品表面是否有劃痕，以及對劃痕進行提取。此外，還提到了正確打光對于表面劃痕缺陷檢測的重要性 。

5. 無錫賽默斐視科技有限公司提供了表面在線檢測方案，包括紙張表面檢測和瑕疵在線檢測。公司擁有10年的行業(yè)經(jīng)驗，服務于國內(nèi)外客戶，幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量 。

6. 基于機器視覺的劃痕檢測技術(shù)綜述提到了基于機器視覺的劃痕檢測技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，將目前主流的劃痕檢測方法分為手工設計特征方法和深度學習方法，總結(jié)了每種方法的優(yōu)缺點和適用場景 。

這些技術(shù)和方案展示了機器視覺在表面缺陷檢測領域的應用，通過自動化和智能化的方式，提高了檢測的準確性和效率。