卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的特征提取通過以下方式提高缺陷檢測能力：

CNN通過卷積層對輸入圖像進(jìn)行特征提取，能夠捕捉到圖像中的各種細(xì)節(jié)，如邊緣、紋理等，這些特征是缺陷檢測的基礎(chǔ)。卷積層使用不同的卷積核對圖像進(jìn)行掃描，從而提取出圖像中的局部特征。這些特征在后續(xù)的缺陷分類和檢測中起到關(guān)鍵作用。

1. 多層卷積和池化：CNN通常包含多個卷積層和池化層。多層卷積可以逐步提取出圖像的高層次特征，而池化層則通過對卷積層輸出進(jìn)行降維，有效減少了運算量，同時保留了重要特征，提高了檢測效率和準(zhǔn)確性。

2. 特征融合與增強(qiáng)：通過特征融合技術(shù)，如雙向特征聚合網(wǎng)絡(luò)（Bi-FAN），可以聚合不同尺度的特征，從而豐富高層語義特征，提高網(wǎng)絡(luò)對物體（包括缺陷）的檢測能力。特征增強(qiáng)技術(shù)，如注意力模型，可以根據(jù)當(dāng)前特征分布來計算需要施加到當(dāng)前特征的注意力值，使模型更加關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域，進(jìn)一步提高缺陷檢測的準(zhǔn)確率。

3. 模型優(yōu)化與微調(diào)：在實際應(yīng)用中，還需要對CNN模型進(jìn)行優(yōu)化和微調(diào)。通過訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用驗證集和測試集評估模型的性能，可以不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以達(dá)到最佳的檢測效果。這種優(yōu)化過程有助于模型更好地適應(yīng)特定的缺陷檢測任務(wù)。

CNN中的特征提取通過多層卷積和池化、特征融合與增強(qiáng)以及模型優(yōu)化與微調(diào)等方式，顯著提高了缺陷檢測的能力。