缺陷檢測是工業(yè)上非常重要的一個應(yīng)用，而普通的缺陷檢測由于成本的高、檢測的效率低不斷的被市場所淘汰。從而用機器視覺來檢測，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，復(fù)用性不大，要求區(qū)分工況，這會浪費大量的人力成本。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(lǐng)域中，深度學習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. 對缺陷進行自動分級、位置標記、靈敏度控制;
2. 自動挑選樣本、診斷模型、輸出最佳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
3. 自動學習、不斷優(yōu)化性能;
4. 模型優(yōu)化、調(diào)整檢測標準
深度學習算法備受青睞的原因，不僅僅源于其強大的特性，更大程度在于相較傳統(tǒng)算法的明顯優(yōu)勢。
二、優(yōu)勢對比
1. 在檢測性能上
擁有對顏色、亮度、對比度等更具穩(wěn)定性的測試效果，較大幅度地提升了檢測能力。
2. 在操作性上
AI算法在經(jīng)前期模型的訓練后，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)對軟件的升級優(yōu)化，其發(fā)展提升的可能性更廣闊。
三、深度學習算法效果
1. 檢測效果佳，即使背景復(fù)雜，影響也較弱
2. 能對灰塵、異物進行過濾，避免其受影響干擾
2. 準確分辨、歸類不同缺陷
小結(jié)：目前深度學習廣泛應(yīng)用在多個行業(yè)內(nèi)備受認可與青睞，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)過程中不同程度地融入了深度學習算法技術(shù)以及技術(shù)產(chǎn)品。