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(录用定稿)网络首发时间:2020-04-02 14:47:30
  • 记笔记
摘要:近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望.
  • 专辑:

    电子技术及信息科学

  • 专题:

    计算机软件及计算机应用; 自动化技术

  • 分类号:

    TP391.41;TP18

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