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为减少光学薄膜缺陷的漏检和误判，提高检测的快速性，提出了一种基于误差修正理论的图像分割算法。该算法接受带有随机误差的背景图像，片以各像素点灰度值残余误差与标准差的偏离程度作为分割依据，最终将缺陷检测转化为粗大误差判别。该算法使每个像素点都具有一个自动更新的最佳分割阈值，可改善全局或局部阈值分割不彻底的缺点。由于在系统初始化阶段标准均值背景图像已构建完毕，正常检测过程中仅需一次减法运算即可完成缺陷的分离；只有当背景图像灰度变化积累到一定程度时，才需要更新标准均值背景图像和标准差，因而算法总体运算量极小。实验