缺陷檢測圖片的方法主要包括以下幾種：

分類網(wǎng)絡(luò)：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的強(qiáng)大特征提取能力，通過現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、ShuteNet、MobileNet等進(jìn)行表面缺陷分類。結(jié)合滑動窗口的方式可以實(shí)現(xiàn)缺陷的定位。

檢測網(wǎng)絡(luò)：目標(biāo)定位是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中最基本的任務(wù)之一，也是與傳統(tǒng)意義上缺陷檢測最接近的任務(wù)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法可以劃分為兩階段（如Faster R-CNN）和一階段（如SSD或YOLO）網(wǎng)絡(luò)。兩階段網(wǎng)絡(luò)需要首先生成可能包含缺陷的候選框，然后進(jìn)一步進(jìn)行目標(biāo)檢測；而一階段網(wǎng)絡(luò)直接利用網(wǎng)絡(luò)中提取的特征來預(yù)測缺陷的位置和類別。

缺陷檢測圖片的方法有哪些、缺陷分為哪三類

分割網(wǎng)絡(luò)：通過語義分割的方法，將缺陷逐像素從背景中分割出來。例如，基于UNet網(wǎng)絡(luò)的小樣本表面缺陷檢測方法，在UNet網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上加入BN層，并結(jié)合殘差網(wǎng)絡(luò)，以提高缺陷檢測的效果。

缺陷的分類

缺陷通常分為以下三類：

缺陷分類：需要分類出缺陷的類別，如異色、空洞、經(jīng)線等。

缺陷定位：不僅需要獲取缺陷的類別，還需要標(biāo)注出缺陷的位置。

缺陷分割：將缺陷逐像素從背景中分割出來。

以上方法和分類可以幫助在不同的應(yīng)用場景中選擇合適的缺陷檢測策略。