外观质量智能检测_外观瑕疵智能检测
工业制造业都会有质检的步骤，以保证生产出来的产品合格率达标，另一方面也避免因为其他原因引起的材料浪费的情况。总的来说，工业质检的演变大概分为以下三个过程：
一、人力检测（目前市场应用占比约90%）
1、招工、培训成本高
2、主观因素强，标准难统一
3、疲劳操作易检错、漏检
二、传统机器视觉（可解决部分简单场景问题）
1、易受环境、背景、光线干扰
2、项目间算法复用性差
3、缺陷特征提取需要专家经验
三、深度学习（存在巨大升级潜力）
1、可应用于形态复杂的目标
2、适用复杂环境能力强
3、对数据量、开发人员要求高
由此可以看出，在深度学习阶段，可适用的场景更多，可解决的范围更大。在外观质量检测方面能够解放人工，做到智能检测；保证了产品合格率及智能化制造的实现。
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