图像处理算法是视觉筛选机的“大脑”，包括图像预处理（去噪、增强对比度）、特征提取（边缘检测、纹理分析）及分类决策（基于阈值或深度学习模型）。例如，在检测金属零件表面缺陷时，算法通过灰度阈值分割识别孔洞，结合形态学处理消除噪声，最终通过支持向量机（SVM）分类器判断缺陷类型。深度学习算法（如CNN）的应用进一步提升了复杂缺陷的识别率，例如在玻璃裂纹检测中，准确率可达99.5%。
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