绥化学院学报2024,Vol.44Issue(6) :151-156.

基于深度学习的工业产品表面缺陷检测综述

魏利胜 李明
绥化学院学报2024,Vol.44Issue(6) :151-156.

基于深度学习的工业产品表面缺陷检测综述

魏利胜 1李明1
扫码查看

作者信息

  • 1. 安徽工程大学电气工程学院 安徽芜湖 241000
  • 折叠

摘要

深度学习技术的发展为表面缺陷检测带来了新的可能性.文章论述了监督学习模型方法、无监督学习模型方法以及弱监督学习模型方法下的典型分类,并介绍了每种方法的研究现状.探讨了在工业产品表面缺陷检测中的关键问题和可能的解决方法.对工业产品表面缺陷检测未来的研究方向进行了总结和展望.

关键词

深度学习/工业产品表面缺陷检测/图像处理/卷积神经网络

引用本文复制引用

基金项目

安徽工程大学研究生教学改革与研究重点项目(2021jyxm001)

安徽省教育厅重大项目(KJ2020ZD39)

出版年

2024
绥化学院学报
绥化学院

绥化学院学报

影响因子:0.195
ISSN:2095-0438
参考文献量10
段落导航相关论文