博客
关于我
产品缺陷检测:形状和结构分析_18.缺陷检测技术的最新进展
阅读量:797 次
发布时间:2023-04-04

本文共 684 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

18. 缺陷检测技术的最新进展

随着制造业的快速发展,产品质量的要求日益提高,缺陷检测技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。本文将探讨最新的技术进展,特别是深度学习在这一领域的应用。

18.1 深度学习在缺陷检测中的应用

在过去几年中,深度学习技术在缺陷检测领域取得了显著的进展,特别是在图像识别方面。卷积神经网络(CNN)作为深度学习中的核心模型之一,正是这一领域的重要推动力。

18.1.1 卷积神经网络(CNN)在缺陷检测中的应用

卷积神经网络(CNN)凭借其在图像处理中的强大能力,被广泛应用于产品缺陷检测领域。通过对大量数据的训练,CNN能够有效地提取缺陷相关的特征信息,从而在新图像中准确识别和分类各类缺陷。

原理

CNN的核心结构包括卷积层、池化层和全连接层,这三部分共同作用,实现了图像信息的高效提取与特征表达。在缺陷检测任务中,CNN通过以下步骤展现出其强大能力:

数据准备:首先需要收集大量包含缺陷和无缺陷产品的图像数据。这些图像应涵盖不同角度、光照条件下的缺陷情况,以确保模型的泛化能力。随后,对数据进行归类标注,明确每张图像中缺陷的类型和位置,这是后续训练的基础。

随着数据准备的完成,CNN模型开始其训练过程。卷积层通过局部感受野提取图像中的细节特征,池化层则通过下采样操作降低维度,减少计算复杂度。这些特征信息最终通过全连接层进行分类,实现对图像中缺陷的精准识别。

CNN的优势在于其对图像局部特征的强大捕捉能力,这使其在缺陷检测任务中表现出色。通过对大量样本的训练,模型能够学习到丰富的特征表示,从而在实际应用中实现高准确率的缺陷检测。

转载地址:http://jcrfk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
MYSQL8.0以上忘记root密码
查看>>
Mysql8.0以上重置初始密码的方法
查看>>
mysql8.0新特性-自增变量的持久化
查看>>
Mysql8.0注意url变更写法
查看>>
Mysql8.0的特性
查看>>
MySQL8修改密码报错ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements
查看>>
MySQL8修改密码的方法
查看>>
Mysql8在Centos上安装后忘记root密码如何重新设置
查看>>
Mysql8在Windows上离线安装时忘记root密码
查看>>
MySQL8找不到my.ini配置文件以及报sql_mode=only_full_group_by解决方案
查看>>
mysql8的安装与卸载
查看>>
MySQL8,体验不一样的安装方式!
查看>>
MySQL: Host '127.0.0.1' is not allowed to connect to this MySQL server
查看>>
Mysql: 对换(替换)两条记录的同一个字段值
查看>>
mysql:Can‘t connect to local MySQL server through socket ‘/var/run/mysqld/mysqld.sock‘解决方法
查看>>
MYSQL:基础——3N范式的表结构设计
查看>>
MYSQL:基础——触发器
查看>>
Mysql:连接报错“closing inbound before receiving peer‘s close_notify”
查看>>
mysqlbinlog报错unknown variable ‘default-character-set=utf8mb4‘
查看>>
mysqldump 参数--lock-tables浅析
查看>>