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基于机器视觉与深度学习的工业产品表面缺陷自动检测方法研究

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摘要摘要：本文以工业产品表面缺陷自动检测为研究对象，探讨了基于机器视觉与深度学习技术的检测方法。首先，分析了传统缺陷检测方法的局限性，并介绍了机器视觉与深度学习技术在该领域的应用现状。其次，提出了一种改进的检测模型，该模型综合利用了图像预处理、特征提取和深度神经网络等技术，能够有效地识别和定位产品表面的各类缺陷。最后，通过实验对比分析，证明了所提出方法的可行性和有效性，为工业产品质量控制提供了新的思路。

DOI g4q0020k9j/8378348

作者黄金铭

机构地区 37070419960130122X

出处《城镇建设》 2024年9期

关键词工业产品表面缺陷机器视觉深度学习自动检测

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2024年06月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

城镇建设

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