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
mysql中kill掉所有锁表的进程
查看>>
mysql中like % %模糊查询
查看>>
MySql中mvcc学习记录
查看>>
mysql中null和空字符串的区别与问题!
查看>>
MySQL中ON DUPLICATE KEY UPDATE的介绍与使用、批量更新、存在即更新不存在则插入
查看>>
MYSQL中TINYINT的取值范围
查看>>
MySQL中UPDATE语句的神奇技巧,让你操作数据库如虎添翼!
查看>>
Mysql中varchar类型数字排序不对踩坑记录
查看>>
MySQL中一条SQL语句到底是如何执行的呢?
查看>>
MySQL中你必须知道的10件事,1.5万字!
查看>>
MySQL中使用IN()查询到底走不走索引?
查看>>
Mysql中使用存储过程插入decimal和时间数据递增的模拟数据
查看>>
MySql中关于geometry类型的数据_空的时候如何插入处理_需用null_空字符串插入会报错_Cannot get geometry object from dat---MySql工作笔记003
查看>>
mysql中出现Incorrect DECIMAL value: '0' for column '' at row -1错误解决方案
查看>>
mysql中出现Unit mysql.service could not be found 的解决方法
查看>>
mysql中出现update-alternatives: 错误: 候选项路径 /etc/mysql/mysql.cnf 不存在 dpkg: 处理软件包 mysql-server-8.0的解决方法(全)
查看>>
Mysql中各类锁的机制图文详细解析(全)
查看>>
MySQL中地理位置数据扩展geometry的使用心得
查看>>
Mysql中存储引擎简介、修改、查询、选择
查看>>
Mysql中存储过程、存储函数、自定义函数、变量、流程控制语句、光标/游标、定义条件和处理程序的使用示例
查看>>