第1章是緒論，介紹機器視覺、表面檢測研究與應(yīng)用現(xiàn)狀、表面缺陷檢測與識別算法，并對表面檢測技術(shù)的難點與發(fā)展進行了分析。 第2章從總體框架、硬件、軟件等方面對表面在線檢測系統(tǒng)進行設(shè)計，重點介紹系統(tǒng)設(shè)計要求、光路配置和系統(tǒng)設(shè)計方案。 第3章在線檢測成像方案介紹，本章詳細介紹了明暗場成像、光度立體成像、雙目立體成像的方案和特點。 第4章表面缺陷檢測與識別算法介紹，主要介紹數(shù)字圖像處理、缺陷特征提取、分類器設(shè)計缺陷識別，以及目前主流的深度學(xué)習(xí)算法在缺陷分割和定位的應(yīng)用，形成一個完整的缺陷檢測與識別算法流程。 第5章復(fù)雜紋理背景缺陷檢測介紹，表面缺陷檢測的一個主流研究方向為紋理表面缺陷檢測，本章介紹了均勻的統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)紋理表面中，缺陷區(qū)域的快速提取方法。然后針對缺陷形態(tài)復(fù)雜顯著性差異大，紋理背景不均勻干擾性強等因素對缺陷區(qū)域提取帶來的影響，提出了基于掩膜梯度響應(yīng)的低顯著性缺陷提取方法。 第6章多信息融合缺陷檢測介紹，金屬表面缺陷檢測要求模型在復(fù)雜多變的場景下保持較高的準(zhǔn)確率，基于單一信息的算法缺乏足夠多的物體缺陷信息。因此，本章通過融合多模態(tài)數(shù)據(jù)來充分挖掘缺陷信息，并最終提高缺陷目標(biāo)檢測的性能。 第7章在線檢測算法部署介紹，主要介紹了計算機操作系統(tǒng)基礎(chǔ)知識，算法的多線程加速，算法的多進程加速，算法的GPU加速，算法的多機分布式加速等方法。 第8章高速線材在線檢測系統(tǒng)應(yīng)用介紹，主要介紹了生產(chǎn)速度120ms優(yōu)鋼線材的表面成像特點、在線檢測技術(shù)路線、檢測算法部署等。 第9章水下核電設(shè)備表面缺陷檢測應(yīng)用介紹，主要介紹了機器視覺技術(shù)在水下核電設(shè)備表面缺陷檢測中的技術(shù)難點以及應(yīng)用難題，及其系統(tǒng)應(yīng)用效果。