在計算機視覺領域,目標檢測發(fā)展迅速,出現(xiàn)了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現(xiàn),越來越多的制造企業(yè)正在嘗試將機器視覺檢測技術引入產(chǎn)品缺陷檢測。
目前基于機器視覺的缺陷檢測技術已經(jīng)大量應用于紡織品、汽車零部件、半導體、光伏組件等產(chǎn)品的缺陷檢測中,大大提升了制造業(yè)的質(zhì)檢效率。
機器視覺在工業(yè)缺陷檢測中的前景毋庸置疑,而工業(yè)制造領域的多樣性、生產(chǎn)環(huán)境的復雜性、產(chǎn)品缺陷的非標性等因素,都給機器視覺在缺陷檢測的實際應用帶來了諸多挑戰(zhàn)。
缺陷檢測面臨的挑戰(zhàn)以及未來的可創(chuàng)新方向,天然的吸引著關注。畢竟不論是為了畢業(yè)還是申博亦或是未來的就業(yè)機會。論文都是繞不開的永恒話題,而沒有創(chuàng)新,就沒有好的論文。
面前擺放著缺陷檢測這盤“當紅辣子雞”,剩下的工作就是如何找創(chuàng)新點、get idea,寫好論文了。寫出好的論文,才是硬道理~
為了找到創(chuàng)新方向,大量精讀前沿論文是必不可少的一步。
但其實,精讀論文只是第一步。
后面更重要的是,通過精讀進行論文復現(xiàn)、從優(yōu)秀的工作中找到靈感、為自己的工作提供營養(yǎng)……
更可怕的是,在第一步就被卡住。
不免感慨,如果有一位科研過硬的前輩指導,天下哪還有難讀的論文……
畢竟導師總是放養(yǎng),師哥師姐也總是忙……
審核編輯 :李倩
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原文標題:缺陷檢測算法匯總(傳統(tǒng)+深度學習方式)|綜述、源碼
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