阳纹检测

图像预处理：在检测阳纹前，先进行图像的预处理，包括灰度化、去噪等操作，以提高检测的准确性。

边缘检测：使用边缘检测算法（如Sobel、Canny），提取图像中的边缘信息，帮助识别阳纹的边界。

形态学分析：利用形态学操作（如膨胀、腐蚀）强化阳纹特征，去除噪点和细微纹理。

特征提取：根据阳纹的几何特征（例如纹路的宽度、走向），提取关键特征用于分类和识别。

模板匹配：通过与预定义阳纹模板进行匹配，识别是否存在阳纹，并进行相似度评估。

机器学习分类：应用机器学习算法（如SVM、神经网络）训练和分类检测阳纹，提升自动化和精确度。

评价与验证：结合实际检测效果，调整和优化检测算法，确保检测结果的准确性和可靠性。

光学显微镜：用于观察和分析表面阳纹，可以放大样本以便详细检查纹理和结构。

激光扫描显微镜：利用激光对阳纹进行高分辨率的检测，能够提供表面形貌的三维图像。

干涉显微镜：通过光干涉效应来测量阳纹的微小变化，其高灵敏度使之适用于检测细微的表面纹理。

轮廓仪：采用触针或光学扫测法精确测量表面轮廓，适合评估阳纹的深度和形状。

白光干涉仪：提供无接触的表面检测，能快速获取阳纹的高度图和粗糙度数据。