在成品外觀檢測中，常用的特征提取方法主要包括以下幾種：

1. 顏色特征提取

顏色直方圖：用于描述圖像中顏色的全局分布，簡單且計算方便，但對顏色的局部分布不敏感。

顏色集：對顏色直方圖的一種近似，通過量化顏色空間和色彩自動分割技術，將圖像表達為二進制顏色索引集，適用于大規(guī)模圖像集合的快速檢索。

顏色矩：利用圖像顏色分布的一階、二階和三階中心矩來表示圖像的顏色特征，無需向量化，但精確度和準確度可能不足。

2. 形狀特征提取

可以通過幾何參數(shù)法、邊界特征法、不變矩陣法、傅立葉形狀描述子法等方法來計算和描述成品的形狀特征，這些方法在農產品等外觀品質檢測中廣泛應用。

3. 紋理特征提取

灰度共生矩陣法（GLCM）：基于統(tǒng)計特性的紋理分析方法，通過計算同質度、三階矩、角二階矩、熵和對比度等特征量來表示紋理特征，是應用最廣泛、效果最好的一種方法。

4. 圖像處理方法

在成品外觀檢測中，還會用到一些圖像處理方法進行特征提取，如對比度增強、銳化與模糊等，這些方法可以改善圖像的視覺效果，突出圖像的細節(jié)和紋理，從而更易于提取特征。

5. 其他特征提取方法

根據(jù)具體的檢測需求，還可能用到其他特征提取方法，如詞袋模型、TF-IDF等文本數(shù)據(jù)處理中的方法（若成品外觀檢測涉及文本信息），或基于主成分分析、獨立分量的特征圖像計算方法等。

成品外觀檢測中的特征提取方法多種多樣，應根據(jù)具體的檢測需求和成品特性選擇合適的方法。