缺陷检测系统中的图像处理技术主要包括以下几种：
1. 图像预处理技术：
灰度变换：通过线性灰度变换、分段线性灰度变换、非线性灰度变换等方法，增强图像中感兴趣的部分，使缺陷更加明显。
平滑滤波：采用邻域平均法、加权平均法、中值滤波、非线性均值滤波、高斯滤波、双边滤波等方法，去除或衰减图像上的噪声干扰，改善图像质量。
图像锐化：利用梯度锐化、Roberts算子、Laplace算子、Sobel算子等，增强图像边缘，使缺陷轮廓更加清晰。
2. 图像分割技术：
阈值分割法：根据图像中像素的灰度值分布情况，选择一个或多个阈值，将图像中的像素分为目标和背景两类，从而提取出缺陷区域。
最大类间方差法：依据灰度直方图实现图像分割，不易受噪声影响，能够准确地将缺陷与背景分开。
3. 边缘检测技术：
Sobel算子、Canny算子等：通过计算图像中物体边缘处的灰度变化来检测边缘，从而识别出缺陷的轮廓。
4. 频域处理技术：
傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等：将空间域的处理转换为频域处理，可减少计算量，并获得更有效的处理结果，如数字滤波处理等。
5. 其他图像处理技术：
图像校正技术：包括平场校正、暗场校正、颜色校正、畸变校正等，用于提高图像质量和准确性。
Blob分析、动态掩膜等：用于对图像中的特定区域进行分析和处理，以提取出缺陷信息。
图像匹配：依据检测的物体，把所有缺陷进行分类识别，建立缺陷模板匹配数据库，当实时检测物体时，调取数据库，输出检测结果。
缺陷检测系统中的图像处理技术多种多样，这些技术的综合应用能够有效提高缺陷检测的准确性和效率。
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