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机器学习自动检测异常已成为一个有着高度直接影响的有趣且具有潜力的研究领域，特别是在视觉检测领域。深度学习技术已成为此任务的最佳方法。深度学习技术可以通过训练图像数据集来提供一个可以检测表面异常的模型。 DAGM数据集中不同背景纹理上的表面缺陷 介绍 在一些工业中，通过SEM/EDX检查表面或检查材料中的杂质是质量控制的一步。通常，这个检查过程需要质量人员手动检查表面。 这需要训练QC检查员识别整个复杂缺陷范围。这是耗时、低效的，可能会导致生产等待时间，甚至偶尔错误分类缺陷，导致客户投诉或领域故障，从而导致产品召回。过去，传统的图像处理方法足以解决这些问题（Paniagua等人，2010；Bulnes等人，2016）。然而，工业4.0范例倾向于泛化生产线，需要快速适应新产品（Oztemel和Gursev，2018）。在本文中，我们探讨了
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