A Comprehensive Survey on Machine Learning Driven Material Defect Detection: Challenges, Solutions, and Future Prospects

材料缺陷（MD）是影响产品性能并导致相关产品安全问题的主要挑战。快速准确地识别和定位MD是解决与MD相关的当代挑战的关键研究。尽管传统的无损检测方法，如超声波和X射线方法已经缓解了手动检查效率低的问题，但它们难以满足高精度、实时速度、自动化和智能化的多样化要求。近年来，受到机器学习（ML）技术的迅速发展的推动，特别是深度学习的典型代表，ML已迅速成为材料缺陷检测（MDD）的核心技术和突出研究方向。通过对最新文献的全面综述，我们系统地将应用于MDD的ML技术分为五类：无监督学习、监督学习、半监督学习、强化学习和生成学习。我们提供了主要原理和技术的详细分析，以及这些技术所涉及的优势和潜在挑战。此外，该调查重点关注复合材料的缺陷检测技术，这是一种重要的材料类型，在航空航天、汽车、建筑和可再生能源等各个行业中得到越来越广泛的应用。最后，该调查探讨了利用ML技术进行MDD的潜在未来方向。这项全面的调查不仅巩固了现有的基于ML的MDD技术文献，而且还为未来的研究人员和工业从业者提供了基础参考，为开发先进高效的MDD系统提供了有价值的见解和指导。

本论文旨在解决材料缺陷检测中的问题，如低效率、不够精准和自动化程度不高等。论文采用机器学习技术，特别是深度学习技术，来提高材料缺陷检测的效率和精准度。

论文提出了五种不同的机器学习技术，包括无监督学习、监督学习、半监督学习、强化学习和生成学习，用于材料缺陷检测。这些技术可以应用于复合材料等各种类型的材料中。

论文详细分析了这些技术的主要原理和技术，以及它们的优点和潜在挑战。此外，论文还探讨了未来利用机器学习技术进行材料缺陷检测的可能方向。

近年来，许多研究都在探索利用机器学习技术进行材料缺陷检测。例如，"Deep Learning for Defect Detection: A Survey"和"Defect Detection in Composites Using Convolutional Neural Networks: A Review"等。