缺陷檢測(cè)是工業(yè)上非常重要的一個(gè)應(yīng)用，而普通的缺陷檢測(cè)由于成本的高、檢測(cè)的效率低不斷的被市場(chǎng)所淘汰。從而用機(jī)器視覺(jué)來(lái)檢測(cè)，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難做到對(duì)缺陷特征完整的建模和遷移，復(fù)用性不大，要求區(qū)分工況，這會(huì)浪費(fèi)大量的人力成本。越來(lái)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(cè)領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)也在特征提取和定位上取得了非常好的效果。

一、核心功能模塊

1. 對(duì)缺陷進(jìn)行自動(dòng)分級(jí)、位置標(biāo)記、靈敏度控制;

2. 自動(dòng)挑選樣本、診斷模型、輸出最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);

3. 自動(dòng)學(xué)習(xí)、不斷優(yōu)化性能;

4. 模型優(yōu)化、調(diào)整檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)

深度學(xué)習(xí)算法備受青睞的原因，不僅僅源于其強(qiáng)大的特性，更大程度在于相較傳統(tǒng)算法的明顯優(yōu)勢(shì)。

二、優(yōu)勢(shì)對(duì)比

1. 在檢測(cè)性能上

擁有對(duì)顏色、亮度、對(duì)比度等更具穩(wěn)定性的測(cè)試效果，較大幅度地提升了檢測(cè)能力。

2. 在操作性上

AI算法在經(jīng)前期模型的訓(xùn)練后，就能靈活適應(yīng)產(chǎn)品的頻繁更換，減免了參數(shù)調(diào)整的繁瑣步驟。

3. 在算法拓展性上

AI算法有利于后續(xù)對(duì)軟件的升級(jí)優(yōu)化，其發(fā)展提升的可能性更廣闊。

三、深度學(xué)習(xí)算法效果

1. 檢測(cè)效果佳，即使背景復(fù)雜，影響也較弱

2. 能對(duì)灰塵、異物進(jìn)行過(guò)濾，避免其受影響干擾

2. 準(zhǔn)確分辨、歸類不同缺陷

小結(jié)：目前深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用在多個(gè)行業(yè)內(nèi)備受認(rèn)可與青睞，比如數(shù)字助手、能源、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、零售、汽車等行業(yè)的生產(chǎn)制造與服務(wù)過(guò)程中不同程度地融入了深度學(xué)習(xí)算法技術(shù)以及技術(shù)產(chǎn)品。