常用的自动化瑕疵检测技术主要包括以下几种：
1. 基于机器视觉的瑕疵检测方法：
使用工业相机拍摄产品图片，并利用图像处理算法（如滤波、边缘检测、形态学处理等）对图片进行分析处理，以识别出产品表面或边缘的瑕疵，如划痕、坑洞、色差异常等。
这种方法具有高效率、高精度和高稳定性，能够实现对产品全面区域的快速高效检测。
2. 基于深度学习算法的瑕疵检测方法：
通过模型训练学习瑕疵的视觉特征，实现对产品瑕疵的自动化识别。
这种方法可以适应不同种类产品的检测，但需要大量已标注样本进行训练。
3. 基于激光技术的瑕疵检测方法：
利用激光线照射产品表面，分析返回信号中散射成分的变化情况，以检测出表面是否存在微小结构缺陷，如凸起、凹陷、毛刺等。
这种方法对细微表面瑕疵检测效果好，但只能对扫描轨迹上的点进行检测。
4. 基于超声波技术的内部瑕疵检测方法：
通过分析超声波穿透产品内部后返回信号的变化，来检测产品内部存在的松散、空洞、裂纹等结构缺陷。
这种方法可以实现对产品内部致命缺陷的无损检测，但对外表缺陷敏感度较差。
5. 其他自动化检测方法：
光电检测：使用光电传感器检测工件的尺寸、形状、位置等信息。
磁粉检测：使用磁粉检测技术检测工件的表面缺陷、裂纹等信息。
这些瑕疵检测方法各有特点，可根据不同应用场景选择使用。在实际应用中，可能会结合多种技术以达到最佳的检测效果。
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