深度学习缺陷检测算法

基于深度学习的表面缺陷检测算法是利用机器学习中的深度学习模型来判断图像中是否存在缺陷。这种算法可以分为全监督学习模型、无监督学习模型和其他方法（如半监督学习模型和弱监督学习模型）\[1\]。在全监督学习模型中，根据输入图像的方式和损失函数的差异，可以进一步细分为基于表征学习和度量学习的方法\[1\]。在表征学习中，根据网络结构的不同，可以进一步细分为分类网络、检测网络和分割网络\[1\]。

目前大部分基于深度学习的表面缺陷检测方法是基于有监督的表征学习方法\[2\]。这种方法将缺陷检测问题看作计算机视觉中的分类任务，包括粗粒度的图像标签分类或区域分类，以及最精细的像素分类\[2\]。其中，基于CNN的分类网络是最常用的模式，因为CNN具有强大的特征提取能力\[2\]。这种分类网络可以直接利用网络进行分类、利用网络进行缺陷定位，或者将网络作为特征提取器\[2\]。

基于深度学习的表面缺陷检测技术在各种工业场景中得到广泛应用，取代了传统的基于机器视觉的方法\[3\]。这些方法利用深度学习模型，通过合理的成像方案来获取光照均匀的图像，并将物体表面的缺陷明显地体现出来\[3\]。

总结来说，基于深度学习的表面缺陷检测算法利用深度学习模型来判断图像中是否存在缺陷，其中分类网络是最常用的模式。这种算法在工业场景中得到广泛应用，取代了传统的基于机器视觉的方法。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [毕业设计--基于深度学习的表面缺陷检测方法](https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128405195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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