一文梳理缺陷檢測的深度學習和傳統方法
近年來，在CV領域，基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術開始大力發展，其逐漸取代人工檢測，大大提升了制造業的質檢效率，有效控制產品質量。
但由于缺陷多種多樣，傳統的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移，所以越來越多的學者和工程人員開始將深度學習算法引入到缺陷檢測領域中。
所以，在目標檢測領域，缺陷檢測面臨的挑戰受到社會非常多的關注，也是一個非常容易有創新點的方向！
審核編輯 ：李倩
聲明：本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用，如有內容侵權或者其他違規問題，請聯系本站處理。
舉報投訴
-
算法
+關注
關注
23文章
4631瀏覽量
93423 -
機器視覺
+關注
關注
162文章
4412瀏覽量
120786 -
深度學習
+關注
關注
73文章
5518瀏覽量
121603
原文標題：一文梳理缺陷檢測的深度學習和傳統方法
文章出處：【微信號：CVer，微信公眾號：CVer】歡迎添加關注！文章轉載請注明出處。
發布評論請先 登錄
相關推薦
全網唯一一套labview深度學習教程：tensorflow+目標檢測：龍哥教你學視覺—LabVIEW深度學習教程
，基于深度學習的缺陷檢測已經應用于金屬固件、布匹絲織物、建筑裂紋、鋼筋裂紋等多個領域，并取得了不錯的成果。下面將結合具體案例介紹其實現方法。
發表于 08-10 10:38
labview缺陷檢測算法寫不出來？你OUT了！直接上深度學習吧！
傳統視覺對于缺陷檢測有先天性的不足，當缺陷區域與正常區域灰度接近，沒有明確的邊界曲線時，往往無法將缺陷檢
發表于 08-16 17:29
labview深度學習應用于缺陷檢測
標注產品后通過訓練平臺完成模型訓練經過少量樣品訓練得到測試結果，表明深度學習對傳統視覺算法比較棘手的缺陷檢測方面，能簡單粗暴的解決問題，后續
發表于 08-16 18:12
基于深度學習的異常檢測的研究方法
異常檢測的深度學習研究綜述原文：arXiv:1901.03407摘要異常檢測是一個重要的問題，在不同的研究領域和應用領域都得到了很好的研究。
發表于 07-12 07:10
基于深度學習的異常檢測的研究方法
ABSTRACT1.基于深度學習的異常檢測的研究方法進行結構化和全面的概述2.回顧這些方法在各個領域這個中的應用情況，并評估他們的有效性。3
發表于 07-12 06:36
圖像分類的方法之深度學習與傳統機器學習
實際情況非常復雜，傳統的分類方法不堪重負。現在，我們不再試圖用代碼來描述每一個圖像類別，決定轉而使用機器學習的方法處理圖像分類問題。 目前，
發表于 09-28 19:43
?0次下載
基于深度學習的焊接焊點缺陷檢測
深度學習主要包含卷積神經網絡和Faster R-CNN兩種網絡模型，通過利用算法模型自動學習的特點，不再受限于復雜多變的環境，可自動提取缺陷特征，最終實現自動
傳統CV和深度學習方法的比較
深度學習推動了數字圖像處理領域的極限。但是，這并不是說傳統計算機視覺技術已經過時了。本文將分析每種方法的優缺點。本文的目的是促進有關是否應保留經典計算機視覺技術知識的討論。本文還將探討
深度學習在工業缺陷檢測中的應用
工業制造領域中，產品質量的保證是至關重要的任務之一。然而，人工的檢測方法不僅費時費力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測的準確性和一
基于深度學習的芯片缺陷檢測梳理分析
雖然表面缺陷檢測技術已經不斷從學術研究走向成熟的工業應用，但是依然有一些需要解決的問題。基于以上分析可以發現，由于芯片表面缺陷的獨特性質，通用目標檢
發表于 02-25 14:30
?1707次閱讀
基于AI深度學習的缺陷檢測系統
在工業生產中，缺陷檢測是確保產品質量的關鍵環節。傳統的人工檢測方法不僅效率低下，且易受人為因素影響，導致誤檢和漏檢問題頻發。隨著人工智能技術
工商網監
評論