AI机器视觉在金属表面缺陷检测方面应用广泛，以下是一些常见的应用场景：
金属表面裂纹检测：通过使用紫外光源和智能算法，实现对大型金属铸件表面裂纹的高精度检测和记录，提高质检效率和准确率。
金属表面划痕检测：利用机器视觉技术进行轻微划痕的检测，可以快速、准确地发现和记录金属表面的划痕缺陷。
金属表面氧化检测：通过分析金属表面的图像特征和颜色信息，识别和检测金属表面的氧化缺陷，及时采取措施进行修复和保养。
金属表面涂层质量检测：利用机器视觉算法对金属表面的涂层进行检测，判断涂层的均匀性、附着力、厚度等质量指标，避免涂层质量不达标带来的问题。
金属表面异物检测：通过机器视觉识别异物，如金属产品表面的杂质、灰尘等，避免这些异物对产品质量和性能的影响。
以上是AI机器视觉在金属表面缺陷检测中的一些典型应用，随着技术的不断进步和创新，未来还将出现更多应用场景和可能性。