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产品缺陷检测在质量控制体系中扮演着关键角色。其核心目标是通过多种检测手段和技术，准确识别并量化产品在生产过程中产生的各类缺陷。这些缺陷可能包括几何尺寸偏差、形态特征异常、结构内部问题以及表面质量问题等。检测结果可用于优化生产工艺、提升产品质量和降低废品率，从而有效提升产品的整体竞争力。
在这一过程中，计算机视觉技术发挥了重要作用。通过图像处理算法和机器学习模型，可以实现对产品表面和内部缺陷的自动化检测。这不仅显著提高了检测效率，还能够减少人为因素带来的误判，保证检测结果的准确性和一致性。
形状缺陷主要指产品在几何尺寸、形态特征等方面与设计标准或规范不符的情况。例如，圆柱体的外径偏差超出允许范围、平面表面的平整度不达标等。这些缺陷往往直接影响产品的外观质量和功能性能，需要通过精准的检测手段进行识别和纠正。
结构缺陷则涉及产品内部或外部结构存在的问题，如材料裂纹、孔洞开裂、焊缝接头不良等。这些缺陷可能对产品的力学性能、耐久性和安全性产生重大影响，需要通过专业检测方法进行全面评估和处理。
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