缺陷檢測在不同的領(lǐng)域有不同的分類方法。以下是幾種常見的缺陷檢測類型：

基于深度學(xué)習(xí)的缺陷檢測：

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，對表面缺陷進(jìn)行分類。常用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括AlexNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，ShuteNet，MobileNet等。

檢測網(wǎng)絡(luò)：專注于缺陷的定位，不僅需要獲取缺陷的類別，還需要標(biāo)注出缺陷的位置。

分割網(wǎng)絡(luò)：將缺陷逐像素從背景中分割出來，實現(xiàn)更精確的缺陷識別。

傳統(tǒng)圖像處理方法：

這些方法通常依賴于人工設(shè)定的特征提取算法，適用于特定類型的缺陷檢測。

語義分割方法：

利用深度學(xué)習(xí)模型（如PSPNet）進(jìn)行缺陷檢測，通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主學(xué)習(xí)提取缺陷特征，避免復(fù)雜的特征提取算法編程工作。

設(shè)備缺陷等級

設(shè)備缺陷等級通常分為以下幾類：

輕微缺陷：

對產(chǎn)品外觀和下道工序可能會有輕微影響的缺陷。

嚴(yán)重缺陷：

可以引起易于糾正的異常情況、可能引起易于修復(fù)的故障或?qū)Ξa(chǎn)品外觀造成難以接受的缺陷。

致命缺陷：

會造成安全問題的各類缺陷。

需要注意的是，這些分類并不是絕對的，具體的分類標(biāo)準(zhǔn)可能會根據(jù)不同的行業(yè)和應(yīng)用場景有所不同。