为了实现外观缺陷自动检测，研究了基于机器视觉技术的外观缺陷检测系统。首先针对外观缺陷图像特点，分析了采用灰度阈值及单一颜色模型分割缺陷的局限性，提出基于混合颜色模型的缺陷图像分割方法，实现了外观缺陷快速、准确分割;然后通过分析外观缺陷特点，分别从形状、颜色和纹理共选取了12个类别差异明显的特征参数，提取了外观缺陷特征;后选择bp*网络作为缺陷分类器，根据经验和实验确定了*网络结构及参数，并分析了传统bp算法在外观缺陷分类应用中的不足，通过改变收敛标准、自适应调整步长和引入动量项以优化bp算法，改善了*网络分类效果。
在当今这个时代，计算机视觉领域呈现出很多新的趋势，其中显著的一个，就是应用的性增长。除了手机、个人电脑和工业检测之外，计算机视觉技术在智能安防、机器人、自动驾驶、智慧医、无人机、增强现实（ar）等领域都出现了各种形态的应用方式。计算机视觉迎来了一个应用性增长的时代，目前的应用如下图所示，主要以运动控制为主。随着各个领域技术不断发展，许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，facebook签下的人工智能yann lecun重大的成就就是在图像识别领域，其提出的lenet为代表的卷积*网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，食品饮料检测地址，被认为是通用图像识别系统的代表之一；google 借助模拟*网络“distbelief”通过对数百万份youtube 视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。这也能看出国技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。
机器视觉芯片出现细分。cv芯片将随着应用领域不同而出现细分，如分为*的自动驾驶cv芯片、无人机导航cv芯片、ar/vr应用cv芯片等。因为在某个特殊领域，随着机器视觉算法应用需求越来越多，必然带来成本的需求，以增加产品的利润，所以，在cv芯片上做costdown，裁减非本领域的应用功能，并不断深化该领域应用是必然的。
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