最近，有许多朋友都在关注缺陷检测领域，今天来看看缺陷检测。

目前, 基于机器视觉的表面 缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案的设计，合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像，并将物体表面缺陷明显的体现出来。近年来，不少基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用在各种工业场景中。

对比计算机视觉中明确的分 类、检测和分割任务, 缺陷检测的需求非常笼统. 实 际上, 其需求可以划分为三个不同的层次: “缺陷是什么”（分类）、“缺陷在哪里”（定位）和“缺陷是多少”（分割）。

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