Python直線缺陷檢測是一種基于圖像處理技術的檢測方法，旨在檢測圖像中的直線缺陷，如斷裂、缺口、毛刺等，從而提升產品質量和制造效率。 在Python中，我們可以使用OpenCV庫進行圖像處理，并利用其中的函數對直線缺陷進行檢測和分析。以下是一個簡單的示例代碼：

import cv2
import numpy as np
# 讀取圖像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 圖像灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 邊緣檢測
edges = cv2.Canny(gray, 50, 150, apertureSize=3)
# 直線檢測
lines = cv2.HoughLines(edges, 1, np.pi/180, 200)
# 繪制檢測到的直線
for line in lines:
rho, theta = line[0]
a = np.cos(theta)
b = np.sin(theta)
x0 = a * rho
y0 = b * rho
x1 = int(x0 + 1000 * (-b))
y1 = int(y0 + 1000 * (a))
x2 = int(x0 - 1000 * (-b))
y2 = int(y0 - 1000 * (a))
cv2.line(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)
# 顯示圖像
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上代碼中，我們首先讀取一張圖像，并進行灰度化處理和邊緣檢測。然后，在邊緣圖像中使用霍夫變換（Hough Transform）進行直線檢測，找出所有符合條件的直線。最后，我們在原圖像中將檢測到的直線用紅色繪制出來，并顯示圖像。 這是一種簡單而有效的直線缺陷檢測方法，但它也存在一些缺陷，比如無法檢測非直線缺陷等。因此，在實際使用中，我們需要根據具體情況進行調整和改進，以達到更好的檢測效果。