如何提高缺陷检测样本的准确度？
2)在图像采集过程中,目标物体的表观特征会 随着光照条件、拍摄视角、以及拍摄距离不同产生 较大变化,且由于检测目标背景不同,很多噪声干扰 以及被检测样本的部分遮挡也会对检测结果产生较 大影响,因此,如何基于深度学习强大的特征提取能 力来提高缺陷检测样本的准确度是需要进一步解决 的问题. 3)目前的缺陷检测方法主要针对二维图像的物 体表面缺陷检测,主要检测对象是物体的表面划痕、
什么是缺陷检测框架？
然而在实际应用中，缺陷样本或负样本通常难以预先收集，并且手动标记需要耗费大量时间。 本文提出了一种仅基于正样本训练的新型缺陷检测框架。 其检测原理是建立一个重建网络，如果它们存在，可以修复样本中的缺陷区域，然后在输入样本和重建样本之间进行比较，以指示准确的缺陷区域。
缺陷检测技术在质量控制中的应用有哪些？
缺陷检测技术在质量控制中的典型 应用主要包括\优劣"产品分类应用和基于缺陷检 测技术的智能装备故障预测和诊断;值得说明的是: 现代质量工程技术把质量控制划分为若干阶段,在 产品开发设计阶段的质量控制叫做质量设计;在制 造中需要对生产过程进行监测,该阶段称为质量监 控阶段;以抽样检验控制质量和根据经验获得的产 品缺陷进行反馈,被称之为事后质量控制. 因此,本 文的质量控制技术是指事后质量控制. 3.5.1缺陷检测技术在制造产品分类中的应用 缺陷检测技术在制造产品分类中的应用是指采 用缺陷检测技术对样本进行缺陷检测所产生的数据, 经过分析处理传递到其他系统,作为自动控制系统 的信息输入端,给机器人及其他智能分拣设备对有 缺陷的产品进行回收处理[133].