随着改革开放，我们国家对质量的要求越来越高。因此，视觉检测行业领域不断取得快速发展，视觉检测机器也在不断地被改造和替代。关于不锈钢表面缺陷视觉检测机的基本原理，下列几个方面是重要的。

不锈钢表面缺陷视觉检测的基本原理之一：。

我们从不同的角度投射零件的三维模型。由于虚拟摄像机的位置是固定的，每次投影可以得到一个局部的二维姿态图像，最终得到各种姿态图像。其次，利用基于深度学习的特征检测和模板匹配方法，将实际拍摄的图像与模板进行匹配。该方法合理地提高了零件在无序夹紧条件之下的位姿推断能力。

不锈钢表面缺陷视觉检测的基本原理之二：。

对于汽车零件的不锈钢表面检测，我们首先采集不同零件的图像，而不是对该零件的图像数据进行分类训练。训练算法是基于Yolo框架的深度学习模型。理论分析和实验研究的基础之上，通过调整网络参数，提高了目标识别的准确性。

视觉检查机。

不锈钢表面缺陷视觉检测的第三个基本原理：。

高反射物体的缺陷检测方法，用于检测不锈钢表面缺陷。我们把要检查的物体放在载玻片之上，设置一个强光源。这时，被测物体会产生镜面反射。我们把相机靠近反射的强光，这叫弱光带。我们需要检查弱带缺陷。使用滑动运动来调整被检测物体在暗带之上的位置，可以得到更精确的暗带区域图像。对于缺陷样本，我们首先手动获取一些对象的缺陷。然之后，为了扩展缺陷数据库，我们使用深度对抗生成网络来构建更多的缺陷数据。然之后使用图像二值化方法提取的缺陷。另外，对于工件的不同尾部，必须事先设置多个摄像头，从不同角度进行拍摄。不检查每一个角度的缺陷的摄像机被认为是可以接受的。该方法检测到99%的凹坑和划痕。