表面缺陷检测通常涉及以下几个关键步骤：
Location + Blob + Feature：这一步骤涉及到定位缺陷的位置，并通过Blob（Binary Large Object）分析来识别和提取特征。
Location + Differ + Feature：通过比较图像差异来定位缺陷，并提取特征。
Frequency Domain + Spatial Domain：利用频域和空域分析技术来检测和表征缺陷。
Photometric Stereo：这是一种通过多视角或多光源照明来获取表面形状和缺陷的技术。
Calibration + Fitting：校准检测系统并拟合模型，以提高检测的准确性和一致性。
Train Model (EDEN_RT)：使用机器学习或深度学习模型进行训练，以自动识别和分类缺陷。
缺陷管理的一般流程
缺陷管理是在软件生命周期中识别、管理、沟通任何缺陷的过程，确保缺陷被跟踪管理而不丢失。以下是缺陷管理的一般流程：
发现缺陷：缺陷问题由测试团队根据用例步骤进行测试，如果不能正常通过用例则转为缺陷问题。也可以来自不同团队或者来自外部用户提交的反馈信息。
开启：当QA测试团队或者其他相同职务的团队确认了反馈的缺陷问题后，比如可以复现，则确认反馈是一个缺陷，并等待分配给开发团队。
分配：当测试团队确认缺陷后，应该将问题分配给开发团队进行缺陷定位和修复工作。
拒绝：如果开发团队认为提交上来的缺陷并不是真正的缺陷，比如由于缓存，网络导致的部分文件加载失败导致的问题等，应将缺陷状态标记为”拒绝”并指派回测试团队。测试团队需要重新测试或者提供更多的缺陷信息。
重复：如果开发团队收到的缺陷是重复的，或者与其他正在进行中的缺陷问题相似，应将缺陷状态修改为”重复”。
延期：如果当前无法修复缺陷，可以将其状态设为“延期”，并在未来某个时间点再处理。
以上就是表面缺陷检测的流程和缺陷管理的一般流程的概述。需要注意的是，不同的应用场景和技术可能会有不同的具体实现细节。
