汇总 | 深度学习工业缺陷检测技术与框架

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深度学习的优势 自动化程度高： 深度学习算法能够自动从大量数据中学习特征，无需人工设计复杂的特征提取规则，从而实现自动化检测。 检测精度高： 通过深度神经网络强大的特征提取和分类能力，深度学习能够准确识别出产品表面的微小缺陷。 适应性强： 深度学习模型可以针对不同的工业场景和缺陷类型进行训练和优化，具有很强的适应性。 实时性强： 基于深度学习的缺陷检测系统可以实现实时检测，满足生产线对检测速度的需求。 应用场景 泛半导体和光伏领域： 深度学习算法被用于检测芯片、太阳能电池板等产品的表面缺陷，如划痕、污渍、裂纹等。 工业视觉检测： 在工业生产线上，深度学习算法被用于检测各种产品的缺陷，包括零件装配完整性、装配尺寸精度、位置/角度测量等。 食品检测： 如食品与包装的缺陷检测，深度学习 ………………………………