综述 | 缺陷检测算法（传统+深度学习方式）

在计算机视觉领域，目标检测发展迅速，出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，越来越多的制造企业正在尝试将机器视觉检测技术引入产品缺陷检测。

目前基于机器视觉的缺陷检测技术已经大量应用于纺织品、汽车零部件、半导体、光伏组件等产品的缺陷检测中，大大提升了制造业的质检效率。

机器视觉在工业缺陷检测中的前景毋庸置疑，而工业制造领域的多样性、生产环境的复杂性、产品缺陷的非标性等因素，都给机器视觉在缺陷检测的实际应用带来了诸多挑战。

缺陷检测面临的挑战以及未来的可创新方向，天然的吸引着关注。毕竟不论是为了毕业还是申博亦或是未来的就业机会。论文都是绕不开的永恒话题，而没有创新，就没有好的论文。

面前摆放着缺陷检测这盘“当红辣子鸡”，剩下的工作就是如何找创新点、get idea，写好论文了。写出好的论文，才是硬道理~

为了找到创新方向，大量精读前沿论文是必不可少的一步。

但其实，精读论文只是第一步。

后面更重要的是，通过精读进行论文复现、从优秀的工作中找到灵感、为自己的工作提供营养……

更可怕的是，在第一步就被卡住。

不免感慨，如果有一位科研过硬的前辈指导，天下哪还有难读的论文……

毕竟导师总是放养，师哥师姐也总是忙……

咕泡科技特别邀请、唐宇迪老师，通过讲解缺陷检测最新前沿论文，全方位解读缺陷检测发展应用、可创新方向。

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