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本文系统地综述了计算机视觉和图像处理技术在表面检测方面的最新进展，特别是基于纹理分析方法的表面检测技术。目的是审查最先进的技术，以便进行目视检查和决策方案，以区分从正常和缺陷区域提取的特征。这个领域是如此的广阔，以至于不可能涵盖目视检查的所有方面。本文主要研究一个特殊但重要的子集，它通常将视觉表面检测视为纹理分析问题。与目视检查相关的其他主题，如成像系统和数据采集不在本次调查范围之内。表面缺陷松散地分为两类。一种是局部纹理不规则，这是大多数目视表面检查应用的主要关注点。另一种是颜色和/或纹理的整体偏差，局部图案或纹理不显示异常。我们把这种缺陷称为阴影或色调问题。直到最近，第二类缺陷一直被忽视，特别是当彩色成像系统在目视检查中得到广泛应用，并且在质量控制中，色彩一致性起着重要作用时。尽管如此，调查的重点仍然是检测局部异常，因为报告的大多数工作都是处理第一类缺陷。用于检查纹理异常的技术分为四类：统计方法、结构方法、基于过滤的方法和基于模型的方法，并对一些最近的工作进行了全面的参考。由于颜色纹理分析在视觉检测中应用的需求和实践不断增加，本文分别对色彩纹理分析的相关工作进行了讨论。值得注意的是，处理向量值数据有其独特的挑战，传统的表面检测方法往往忽略或不遇到这些挑战。在决策阶段，我们还比较了分类方法和新颖性检测方法。分类方法通常需要有监督的培训，并且通常比基于新颖性检测的方法提供更好的性能，这种方法只在无缺陷样本上进行培训。然而，新颖性检测相对容易适应，尤其是当训练样本不完整时。
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