缺陷檢測算法

分類網(wǎng)絡

基于CNN的分類網(wǎng)絡是目前表面缺陷分類中最常用的模式，利用分類網(wǎng)絡結合滑動窗口的方式可以實現(xiàn)缺陷的定位。

檢測網(wǎng)絡

目標定位是計算機視覺領域中最基本的任務之一，基于深度學習的缺陷檢測網(wǎng)絡從結構上可以劃分為以FasterR-CNN為代表的兩階段網(wǎng)絡和以SSD或YOLO為代表的一階段網(wǎng)絡。

分割網(wǎng)絡

缺陷分割將缺陷逐像素從背景中分割出來，是深度學習在表面缺陷檢測領域的重要應用之一。

缺陷分類

設計缺陷

產(chǎn)品設計上的缺陷，由于設計上的原因，導致產(chǎn)品存在危及人身、財產(chǎn)安全的不合理危險。

制造缺陷

產(chǎn)品制造上的缺陷，由于產(chǎn)品加工、制作、裝配等制造上的原因，導致產(chǎn)品存在危及人身、財產(chǎn)安全的不合理危險。

指示缺陷

因告知上的缺陷，也稱指示缺陷或說明缺陷，由于產(chǎn)品本身的特性而具有一定合理危險性，生產(chǎn)者應當加注必要的警示標志或警示說明。

以上技術和分類方法是根據(jù)當前的研究和實踐總結而來，旨在為缺陷檢測和產(chǎn)品安全管理提供參考。