近年來,在CV領(lǐng)域,基于機器視覺技術(shù)的表面缺陷檢測技術(shù)開始大力發(fā)展,其逐漸取代人工檢測,大大提升了制造業(yè)的質(zhì)檢效率,有效控制產(chǎn)品質(zhì)量。
但由于缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移,所以越來越多的學(xué)者和工程人員開始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測領(lǐng)域中。
所以,在目標檢測領(lǐng)域,缺陷檢測面臨的挑戰(zhàn)受到社會非常多的關(guān)注,也是一個非常容易有創(chuàng)新點的方向!
審核編輯 :李倩
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原文標題:一文梳理缺陷檢測的深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法
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