在工业应用中(包括汽车和航空)，小的制造缺陷可能导致昂贵的或灾难性的故障。制造商依靠人工检查或昂贵而复杂的光学系统硬件来检测这些缺陷。
最近在相机处理和软件开发方面的进展为更低成本和更灵活的检查系统创造了潜力。
这篇文章将描述由OFH开发的一种方法来识别划痕和小到10微米的表面缺陷。该系统使用开源的计算机视觉软件，低成本的处理器，以及廉价的相机和照明系统。
下面的照片显示了实验设置，包括一个用于暗场照明的自定义背光和一个测试对象。测试了两种类型的背光:红光相干光和白光。该物体是抛光不锈钢表面，有不同厚度(从10到45微米)的故意划痕。
检测使用基于OpenCV + Python的USB摄像头和运行自定义代码的笔记本电脑。使用的软件方法包括blob检测，边缘检测与查找轮廓，自适应彩色滤波，数学形态学，以及图像直方图分析。根据处理器的能力，每秒可以分析超过50帧。
结果如下所示。
实验设置包括一个用于暗场照明的自定义背光和一个测试对象。
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