在工业生产领域，质量控制旨在保持质量水平或定位缺陷以进行进一步修复。传统的检测方法通常处理表面缺陷的规则、宏观和复杂的变化。几乎每一种人工视觉缺陷检测技术都旨在检测缺陷并对它们进行分类以供进一步处理。
为了正确分类，工业应用需要可能缺陷类型的结构良好的数据库。然而，由于操作场景中可能出现的缺陷的随机性和独特性，为分类器建立这样一个通用且全面的数据库具有挑战性。在这方面，虽然非常需要通用的分类方法，但几乎每个应用程序都采用基于材料的缺陷分类器。
如图这种适用于任何材料的表面缺陷分类法分为两大类：可见缺陷和可触及缺陷。值得注意的是，这种分类仍然是基本的，本质上是概念性的，对于具有特定要求的程序并不令人满意，但它为具有人工智能系统的分类提供了强大而可靠的基础。
这种缺陷分类的基本假设是缺陷的分类是一种严重的主观判断，即它在很大程度上取决于缺陷对人类监督者的代表。该决定通常基于阈值和组件和缺陷尺寸比的逻辑表示。因此，分类法的结构主要由大小比例和空间特征来组织。
至于具体我们日常说到的尺寸,裂纹,缺陷,划痕,毛刺,裂纹,脏污,变形等表面缺陷，这是对具体缺陷的一种描述，并不能概括到所表面缺陷。BSW（百世威），外观缺陷检测设备专业制造商，目前主要产品有离线式外观不良检测机AVI-600L，全新在线式FPC裸板检测设备AVI- 1000P，全新在线式FPC终检设备AVI-800Z，以及SMT行业全新的Tray检测设备AVI-CJ180、立体固化炉、miniLED固化炉、SMT产品周边设备等系列。
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