计算机视觉在工业缺陷检测中的基本原理是将光学图像转化为电子信号，然后通过计算机处理这些信号并进行模式识别，最后得到需要的信息 。具体来说，这一过程包含以下几个关键环节：
1. 图像采集：利用高分辨率的相机、扫描仪等设备，精准地获取待检测对象的图像信息。当工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心时，会向图像采集部分发送启动脉冲，触发摄像机和照明系统开始工作。
2. 图像预处理：对采集到的图像进行去噪、增强和特征提取等操作，提高图像质量，为后续的处理提供更清晰、更有价值的数据。
3. 图像处理与分析：利用图像处理算法提取图像中的特征，如边缘、形状、颜色等。然后，将提取的特征与预设的标准或模板进行比对和分析，从而判断产品是否存在缺陷或是否符合要求。
4. 结果输出：将检测和分析的最终结果清晰准确地呈现出来，为后续的决策和处理提供有力支持。
通过这一系列严谨且高效的环节，计算机视觉能够实现对工业产品的精准、快速检测，大大提高检测的效率和准确性。
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