工业缺陷检测：深度学习图像识别应用 – 一场与瑕疵的智能较量 各位看官，今天咱们聊点硬核的，但保证不让你打瞌睡。主题是“工业缺陷检测：深度学习图像识别应用”，说白了，就是教人工智能当“质检员”，让它帮咱们火眼金睛地找出工业产品中的瑕疵。 想想看，流水线上，各种产品呼啸而过，人工检测费时费力，还容易眼花。这时候，如果有个聪明的AI，24小时不间断地盯着，那效率岂不是嗖嗖地往上涨？这就是深度学习在工业缺陷检测领域的魅力所在。 别怕，虽然听起来高大上，但咱们一步一个脚印，把这事儿掰开了揉碎了讲明白。 一、 磨刀不误砍柴工：缺陷检测的前期准备 要让AI干活，首先得给它“喂”数据，也就是图像。这些图像可不是随便拍拍就行，得讲究技巧。 1. 数据收集：巧妇难为无米之炊 目标明确： 先搞清楚你要检测哪些类型的缺陷。是划痕、裂纹、气泡，还是颜色不均？不同的缺陷，需要不同的图像特征来识别。 样本均衡： 理想情况下，正样本（有缺陷的图像）和负样本（没缺陷的图像）数量应该差不多。如果负样本太多，AI可能会“偷懒”，认为大部分都是好的，忽略了缺陷。如果正样本太少，AI可能学不到缺陷的“精髓”。 数 …