基于機(jī)器視覺的工業(yè)產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究

［摘 要］隨著工業(yè)和智能制造的發(fā)展，工業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量控制變得越來越重要。傳統(tǒng)的人工檢查方法由于其低效、不穩(wěn)定和主觀性等問題，已經(jīng)無法滿足當(dāng)前的需求。因此，基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化檢測(cè)技術(shù)，特別是基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)技術(shù)，正在成為一個(gè)熱門的研究。深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，已經(jīng)在圖像處理、語音識(shí)別、自然語言處理等多個(gè)領(lǐng)域取得了突破性的成果。（剩余5791字）