機器視覺技術在裂紋和劃痕等表面缺陷檢測方面有著廣泛的應用。以下是一些關鍵點和應用案例：

1. 傳統(tǒng)算法處理裂縫的基本思路包括轉換彩色圖為灰度圖、自適應局部閾值化、膨脹與腐蝕操作等，以凸顯裂縫并減少噪聲干擾。此外，還有基于機器視覺的裂紋檢測與跟蹤，以及形態(tài)學梯度等方法 。

2. 機器視覺經典案例中，表面劃傷檢測案例提到了針對玻璃、金屬、液晶板、手機屏幕、塑料等材料的表面檢測。這些檢測通常采用同軸光、高角度、低角度、背光等打光方式，以凸顯劃痕特征 。

3. 基于機器學習的裂紋識別研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢表明，深度學習作為機器學習的一個分支，在裂紋識別方面已顯現(xiàn)出強大的功能和靈活性。研究介紹了多種機器學習方法在裂紋識別領域的應用，并從網(wǎng)絡模型、數(shù)據(jù)集和應用對象等方面介紹了深度學習方法的應用 。

4. 基于視覺的表面劃傷檢測方案中，提到了在工業(yè)生產中對于裂痕、劃痕等產品表面缺陷問題的檢測技術。方案中提到了劃痕檢測的基本分析過程，包括確定檢測產品表面是否有劃痕，以及對劃痕進行提取。此外，還提到了正確打光對于表面劃痕缺陷檢測的重要性 。

5. 無錫賽默斐視科技有限公司提供了表面在線檢測方案，包括紙張表面檢測和瑕疵在線檢測。公司擁有10年的行業(yè)經驗，服務于國內外客戶，幫助企業(yè)提高生產效率和產品質量 。

6. 基于機器視覺的劃痕檢測技術綜述提到了基于機器視覺的劃痕檢測技術的發(fā)展現(xiàn)狀，將目前主流的劃痕檢測方法分為手工設計特征方法和深度學習方法，總結了每種方法的優(yōu)缺點和適用場景 。

這些技術和方案展示了機器視覺在表面缺陷檢測領域的應用，通過自動化和智能化的方式，提高了檢測的準確性和效率。