摘要：文章主要研究由于金属材料表面缺陷形态不一，而导致的检测效率低、精度差等问题，为此提出了金属材料表面缺陷智能检测方法研究。通过采用JFMV-D系列CCD相机及暗场照明技术，采集金属材料的表面图像。然后利用均值滤波与高斯加权处理，优化图像质量。再基于图像分割与深度学习算法，构建金属材料表面缺陷图像特征集。采用支持向量机进行智能识别金属材料表面缺陷。实验结果表明，该方法对金属材料表面缺陷的识别率高达98.6%，显著优于其他方法，为工业生产中的质量控制提供了高效、精准的技术支持。

　　关键词：金属材料；表面缺陷；智能识别

　　随着工业制造技术的飞速发展，金属材料作为重要的工业原料，其表面质量直接影响到产品的性能与使用寿命。然而，在金属材料的生产、加工及使用过程中，表面缺陷如裂纹、划痕、凹坑等难以避免，这些缺陷不仅影响产品的美观性，更可能引发严重的安全事故［1］。因此，实现对金属材料表面缺陷的高效、精准检测成为工业生产中亟待解决的关键问题。文章旨在探索一种基于机器视觉与深度学习的智能检测方法，通过高精度图像采集、图像优化处理、缺陷特征集构建及智能识别等关键技术，实现对金属材料表面缺陷的自动化检测与分类，以期为工业生产中的质量控制提供可靠的技术支持。

　　1金属材料表面缺陷智能检测方法

　　1.1采集金属表面图像

　　在金属材料表面缺陷智能检测的过程中，高质量图像的获取是至关重要的环节，这依赖于精确的图像采集技术。为此选用了JFMV-D系列的电荷耦合器件（CCD）相机作为核心设备，其规格参数，如表1所示。

　　基于表1中列出的详细规格参数，选择COMPUTAR系列镜头，该系列镜头光圈调节范围广泛，从F1.4-F16C，以适应不同采集需求。在金属表面图像采集过程中，使用照明设备，稳定地提供适宜的光照强度与光源环境，同时提升待检测部分与周边环境的对比度，确保图像数据的精确捕获。为了实现高质量的图像采集，采用暗场照明技术，该技术避免了光线直接照射于检测对象上，转而利用反射光或透射光进行照明，有效突出了缺陷特征。这一过程的具体实施，可参照铸件光源照明示意图，确保了图像采集的准确性和可靠性，如图1所示。

　　如图1所示，针对金属材料的独特性质，制定一套旨在凸显其表面细节的采集方案。构建金属材料表面图像采集系统，精确调整镜头、相机与铸件表面的相对位置与角度，以确保捕捉到的图像既全面又细致。通过对照明设备角度与亮度的细致调控，实现了图像画面的清晰与光照的均匀分布。启动控制系统后，系统严格按照预设参数执行图像采集任务，同时采取措施保证铸件在采集过程中的稳固性［2］。在采集过程中，持续观察图像质量，并根据观察结果灵活调整相关参数或照明条件，以确保图像质量达到最优。