缺陷檢測(cè)通常是指對(duì)物品表面缺陷的檢測(cè)，表面缺陷檢測(cè)是采用***的機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，浙江瑕疵檢測(cè)，對(duì)工件表面的斑點(diǎn)、凹坑、劃痕、色差、缺損等缺陷進(jìn)行檢測(cè)。中文名缺陷檢測(cè)外文名detection檢測(cè)項(xiàng)目產(chǎn)品缺陷，產(chǎn)品尺寸，產(chǎn)品形狀

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)外很多軟件企業(yè)開(kāi)發(fā)了不少該類(lèi)檢測(cè)軟件，該系統(tǒng)可根據(jù)設(shè)定的技術(shù)指標(biāo)要求自動(dòng)進(jìn)行檢測(cè)，并對(duì)有缺陷部位進(jìn)行標(biāo)識(shí)，還可以根據(jù)需要自動(dòng)分揀、剔除。

由于CNN強(qiáng)大的特征提取能力，采用基于CNN的分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)目前已成為表面缺陷分類(lèi)中的模式一般來(lái)說(shuō)，現(xiàn)

有表面缺陷分類(lèi)的網(wǎng)絡(luò)常常采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)中現(xiàn)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，表面瑕疵檢測(cè)，包括AlexNet， VGG， GoogL eNet，ResNet，

SENet，工業(yè)瑕疵檢測(cè)， ShuteNet，MobileNet等。利用分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合上滑動(dòng)窗口的方式可以實(shí)現(xiàn)缺陷的***。

Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

隨時(shí)技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了采用固定式或動(dòng)態(tài)閾值分割方式進(jìn)行檢測(cè)的算法，但此方法同樣存在缺陷：

1、鏡頭鏡片區(qū)域結(jié)構(gòu)紋理復(fù)雜，單一的閾值方法不能區(qū)分缺陷和產(chǎn)品本身結(jié)構(gòu)；

2、鏡頭的端面、凸臺(tái)區(qū)域，存在大量的紋理干擾，現(xiàn)有的閾值方法難以進(jìn)行有效分割缺陷；

3、現(xiàn)有方法采用定焦采圖的方式，獲得的缺陷尺寸不準(zhǔn)確，導(dǎo)致漏檢率難以控制。

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