谈到智能制造、智慧工厂，愿景是美好的，借助计算机视觉技术和 AI 算法，为自动化生产线赋予环境感知的能力，从而改善工艺流程，提高生产效率。但是，随着柔性化生产的需求增长，产线的布局调整和功能扩展在所难免，这就要求设备供应商或使用者能够对 AI 算法进行持续性的维护、优化或移植，而现实是维护成本高、团队能力缺乏。
MATLAB 就像一位全能的搭档，提供了完备的文档和友好的交互式应用程序，即使是没有数据科学背景的领域工程师，也可以在一步步引导，快速完成“数据准备-AI 算法开发-系统部署”整个工作流程。
纸上得来终觉浅，让我们来具体看看，以上工作流在一个典型的工业应用场景——零件表面缺陷检测——中是如何实现的。
数据准备
摄像头采集的原始图像数据中，往往含有大量冗余信息。前处理的第一步，通常是将被检测的目标对象和背景（其他无关物体）分离开来，即提取感兴趣区域（Region Of Interest, ROI）。在这里，可以运用一个小技巧：选择一个与目标颜色对比差异足够大的背景，采用简单的图像处理方法，例如颜色空间变换、二值化处理等，就可以快速提取出目标，而不需要使用计算更复杂的 YOLO 等目标检测深度神经网络。
具体步骤如下：
1．将采集的单帧彩色 RGB 图像转换为更有利于进行图像分割的 HSV 颜色模型；
img1 = snapshot(webcam);
hsv1 = rgb2hsv(img1);
2．通过大津算法确定阈值，对图像进行二值化分割；
th = otsuthresh(imhist(hsv1(:,:,2)));
bw = hsv1(:,:,2) > th;
bw = bwareaopen(~bw,50);
3．分析区域特性，可确定边界框，再对原图进行相应的裁剪；
stats = regionprops('table',bw,'BoundingBox');
bbox = int16(stats.BoundingBox);
img2 = imcrop(img1,bbox);