管声启，洪奔奔，常 江，任 浪

（西安工程大学机电工程学院，陕西 西安 710048）

1 前言

当前中国处于从制造大国向制造强国转变的关键时期，《中国制造2025》明确提出要以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向；《新一代人工智能产业规划》将新一代人工智能提升到国家战略高度，明确指出重点发展智能制造。在该规划与《中国制造2025》的共同推进下，我国制造业智能化、自动化升级将不断深化。可以看出，以柔性制造为特征的智能制造是我国从制造大国向制造强国转变的突破口和必由之路[1-3]。

在传统产品制造中采用机器视觉对工件外观的检测，将有利于发现生产过程的工艺问题、及时改进生产工艺问题、提高产品质量，有利于产品分类和分拣。文献[4]提出一种由人工神经网络和模糊逻辑系统组成的复杂分类器，用于检测焊接质量，从而保证产品和结构的安全开发。该分类器比普通神经网络分类器性能好和灵活性高；文献[5]提出基于Fisher准则的堆叠去噪自动编码器（FCSDA）将织物有效地分类为无缺陷和缺陷类别。该方案在周期性图案织物和更复杂的提花经编织物的缺陷检测中效果更显著；文献[6]提出基于机器学习和计算机视觉的自动化缺陷管理系统，通过卷积神经网络分析产品的图像并预测产品是否有缺陷。该算法可以检测和量化瓷器产品中不同类型的缺陷。可以看出，这些机器视觉算法能够较好适应传统刚性产品外观质量检测的需要。……