Recunoașterea texturii este o tehnică de viziune computerizată care analizează și clasifică automat modelele de suprafață dintr-o imagine — regularitatea, granularitatea, orientarea și repetitivitatea tiparelor vizuale — pentru a identifica materiale, defecte sau caracteristici ale unei suprafețe, dincolo de simpla formă sau culoare a obiectului.
Din punct de vedere tehnic, texturile sunt caracterizate prin modul în care intensitatea și culoarea pixelilor variază spațial într-o regiune a imaginii — o suprafață de lemn are un tipar de textură distinct față de metal lustruit, țesătură sau piatră, chiar dacă culoarea generală ar putea fi similară. Algoritmii moderni de recunoaștere a texturii folosesc rețele neuronale convoluționale, antrenate să extragă automat aceste tipare fine, fără a necesita definirea manuală a regulilor de identificare.
Aplicațiile practice sunt extinse în controlul de calitate industrial, unde recunoașterea texturii detectează automat defecte de suprafață — zgârieturi, fisuri, neregularități — pe linii de producție pentru textile, metale, produse alimentare sau materiale de construcție, mult mai rapid și consistent decât inspecția manuală umană.
În domeniul medical, analiza texturii țesuturilor din imagini de ultrasunete, RMN sau CT ajută la diferențierea țesuturilor sănătoase de cele afectate de boală, uneori identificând anomalii subtile invizibile ochiului liber uman. În agricultura de precizie, recunoașterea texturii solului și a frunzelor ajută la evaluarea sănătății culturilor și la identificarea timpurie a bolilor plantelor, pe baza modificărilor de textură vizibile în imaginile aeriene sau de la sol.
