如何提高缺陷檢測樣本的準確度？
2)在圖像采集過程中,目標物體的表觀特征會 隨著光照條件、拍攝視角、以及拍攝距離不同產生 較大變化,且由于檢測目標背景不同,很多噪聲干擾 以及被檢測樣本的部分遮擋也會對檢測結果產生較 大影響,因此,如何基于深度學習強大的特征提取能 力來提高缺陷檢測樣本的準確度是需要進一步解決 的問題. 3)目前的缺陷檢測方法主要針對二維圖像的物 體表面缺陷檢測,主要檢測對象是物體的表面劃痕、
什么是缺陷檢測框架？
然而在實際應用中，缺陷樣本或負樣本通常難以預先收集，并且手動標記需要耗費大量時間。 本文提出了一種僅基于正樣本訓練的新型缺陷檢測框架。 其檢測原理是建立一個重建網絡，如果它們存在，可以修復樣本中的缺陷區域，然后在輸入樣本和重建樣本之間進行比較，以指示準確的缺陷區域。
缺陷檢測技術在質量控制中的應用有哪些？
缺陷檢測技術在質量控制中的典型 應用主要包括\優劣"產品分類應用和基于缺陷檢 測技術的智能裝備故障預測和診斷;值得說明的是: 現代質量工程技術把質量控制劃分為若干階段,在 產品開發設計階段的質量控制叫做質量設計;在制 造中需要對生產過程進行監測,該階段稱為質量監 控階段;以抽樣檢驗控制質量和根據經驗獲得的產 品缺陷進行反饋,被稱之為事后質量控制. 因此,本 文的質量控制技術是指事后質量控制. 3.5.1缺陷檢測技術在制造產品分類中的應用 缺陷檢測技術在制造產品分類中的應用是指采 用缺陷檢測技術對樣本進行缺陷檢測所產生的數據, 經過分析處理傳遞到其他系統,作為自動控制系統 的信息輸入端,給機器人及其他智能分揀設備對有 缺陷的產品進行回收處理[133].