瑕疵檢測的常見技術主要包括以下幾種：

1. 基于機器視覺的檢測方法：

使用工業(yè)相機拍攝產(chǎn)品圖片，然后利用圖像處理算法（如濾波、邊緣檢測、形態(tài)學處理等）對圖片進行分析處理，以識別出產(chǎn)品表面或邊緣的瑕疵，如劃痕、坑洞、色差異常等。

這種方法具有高效、全面的特點，能夠?qū)崿F(xiàn)對產(chǎn)品全面區(qū)域的快速檢測。

2. 基于深度學習算法的瑕疵檢測方法：

通過模型訓練學習瑕疵的視覺特征，實現(xiàn)對產(chǎn)品瑕疵的自動化識別。

這種方法可以適應不同種類產(chǎn)品的檢測，但需要大量已標注樣本進行訓練。

深度學習算法中，有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習是兩種主要的方法。有監(jiān)督學習依賴于標注的瑕疵數(shù)據(jù)進行訓練，能夠提供高精度的檢測結(jié)果；而無監(jiān)督學習則不需要標注數(shù)據(jù)，主要通過學習正常樣本特征來檢測異常。

3. 基于激光技術的瑕疵檢測方法：

利用激光線照射產(chǎn)品表面，然后分析返回信號中散射成分的變化情況，由此檢測出表面是否存在微小結(jié)構(gòu)缺陷，如凸起、凹陷、毛刺等。

這種方法對細微表面瑕疵檢測效果好，但只能對掃描軌跡上的點進行檢測。

4. 基于超聲波技術的內(nèi)部瑕疵檢測方法：

通過分析超聲波穿透產(chǎn)品內(nèi)部后返回信號的變化，來檢測產(chǎn)品內(nèi)部存在的松散、空洞、裂紋等結(jié)構(gòu)缺陷。

這種方法可以實現(xiàn)對產(chǎn)品內(nèi)部致命缺陷的無損檢測，但對外表缺陷敏感度較差。

5. 視覺檢測技術在涂膠瑕疵檢測中的應用：

通過高分辨率相機和先進的圖像處理算法，能夠精確識別涂膠過程中的各種瑕疵，如氣泡、斷膠、漏膠、涂膠不均勻等。

這種方法具有高精度、實時性強的特點，能夠提高企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量和降低不良品率。

瑕疵檢測的常見技術包括基于機器視覺、深度學習算法、激光技術、超聲波技術以及視覺檢測技術在涂膠瑕疵檢測中的應用等多種方法。這些方法各有特點，可根據(jù)不同應用場景選擇使用。