缺陷檢測通常是指對物品表面缺陷的檢測，表面缺陷檢測是采用***的機器視覺檢測技術，浙江瑕疵檢測，對工件表面的斑點、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進行檢測。中文名缺陷檢測外文名detection檢測項目產品缺陷，產品尺寸，產品形狀

當前，國內外很多軟件企業(yè)開發(fā)了不少該類檢測軟件，該系統(tǒng)可根據設定的技術指標要求自動進行檢測，并對有缺陷部位進行標識，還可以根據需要自動分揀、剔除。

由于CNN強大的特征提取能力，采用基于CNN的分類網絡目前已成為表面缺陷分類中的模式一般來說，現

有表面缺陷分類的網絡常常采用計算機視覺中現成的網絡結構，表面瑕疵檢測，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，

SENet，工業(yè)瑕疵檢測， ShuteNet，MobileNet等。利用分類網絡結合上滑動窗口的方式可以實現缺陷的***。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

隨時技術的發(fā)展，也出現了采用固定式或動態(tài)閾值分割方式進行檢測的算法，但此方法同樣存在缺陷：

1、鏡頭鏡片區(qū)域結構紋理復雜，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產品本身結構；

2、鏡頭的端面、凸臺區(qū)域，存在大量的紋理干擾，現有的閾值方法難以進行有效分割缺陷；

3、現有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準確，導致漏檢率難以控制。

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