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抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。
比较缺陷检测的图像处理技术
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