AI视觉检测金属表面微划痕：暗场成像与多尺度特征

计算机视觉实验室近期在金属件表面微划痕检测上完成一轮实验性验证。针对高反光、加工纹理干扰和微划痕对比度低的问题，方案采用暗场环形光与低角度同轴光组合成像，先抑制背景纹理，再通过多尺度特征金字塔与轻量分割头定位可疑区域，最后对划痕、氧化、油污进行细分类。为降低对缺陷样本的依赖，实验引入正常样本异常检测作为前置筛查，并将产线误报样本在线回灌，形成小步迭代闭环。

进展：在某3C结构件离线集上，0.1mm级划痕召回率92.4%，过杀率4.8%，边缘端单张推理约38ms。
下一步：验证铝合金、不锈钢和阳极氧化表面的跨材质泛化，并评估曝光漂移、镜头污染对阈值稳定性的影响，目标将过杀率压至3%以内。