机器视觉缺陷检测文献综述
时间: 2023-09-21 08:05:21 浏览: 74
机器视觉缺陷检测是工业生产中一个重要的应用领域,它可以通过自动化检测来提高生产效率和产品质量。下面是一些相关的文献综述:
1. “A survey of defect detection methods in textile fabrics” (2018):该文综述了纺织品缺陷检测的相关方法,包括基于图像处理、机器学习和深度学习的方法。作者指出,深度学习方法在纺织品缺陷检测中取得了很好的效果。
2. “A review of deep learning in the context of object detection” (2019):该文综述了深度学习在物体检测领域的应用,包括目标检测、图像分割和实例分割等方面。作者指出,深度学习方法可以快速准确地检测出物体缺陷,同时也可以用于自动化分类和分割。
3. “Defect detection in industrial image processing: a review” (2018):该文综述了工业图像处理中的缺陷检测方法,包括基于图像处理、机器学习和深度学习的方法。作者指出,深度学习方法在工业图像处理中也取得了很好的效果,但是需要更大的数据集和更高的计算能力。
4. “A review of defect detection and classification in non-destructive testing using deep learning” (2020):该文综述了深度学习在无损检测中的应用,包括基于超声波、X射线和红外线的缺陷检测。作者指出,深度学习方法可以提高无损检测的准确性和效率,同时也可以自动化缺陷分类。
总的来说,机器视觉缺陷检测是一个非常热门的研究领域,不同的应用场景需要不同的方法和技术。近年来,深度学习方法在该领域中取得了很好的效果,但是仍然存在一些挑战和问题需要解决。