缺陷的定義
有監(jiān)督方法：利用標記了標簽（包括類別、矩形框或逐像素等）的缺陷圖像輸入到網絡中進行訓練。此時缺陷意味著標記過的區(qū)域或者圖像。
無監(jiān)督方法：將正常無缺陷的樣本進行學習，學習正常區(qū)域的特征，網絡檢測異常的區(qū)域。
缺陷檢測任務
缺陷分類：分類出缺陷的類別（如異色、空洞、經線）。
缺陷定位：不僅需要獲取缺陷的類別，還需要標注出缺陷的位置。
缺陷分割：將缺陷逐像素從背景中分割出來。
表面缺陷檢測的幾種方法
基于傳統(tǒng)機理的表面缺陷檢測方法
渦流檢測：
原理：基于電磁感應原理，適用于導電材料的表面及近表面檢測。
特點：非接觸式檢測，檢測速度快，靈敏度高，但對被測物的表面狀態(tài)要求較高。
交流電磁場檢測：
原理：基于電磁感應原理，利用電磁場在不需接觸樣本表面的狀況下檢測出表面裂紋的長度及深度。
特點：無接觸檢測，表面要求低，可穿透涂層，主要用于海洋鉆井平臺等水下結構物的表面缺陷檢測。
漏磁檢測：
原理：在磁化裝置的作用下將被測產品磁化至飽和狀態(tài)，通過磁敏探頭檢測泄漏的磁力線，推算出被測物上的缺陷形態(tài)。
特點：適用于鐵磁性材料，能夠直觀地顯示缺陷的形狀、位置和尺寸。
激光超聲檢測：
原理：利用激光產生超聲波，通過檢測超聲波的傳播特性來檢測缺陷。
特點：非接觸式檢測，適用于多種材料，但設備復雜，成本較高。
基于機器視覺的表面缺陷檢測方法
分類網絡：
原理：利用卷積神經網絡（CNN）的強大特征提取能力，對缺陷進行分類。
特點：常用網絡結構包括AlexNet、VGG、ResNet等，適用于多種類型的表面缺陷分類。
檢測網絡：
原理：基于深度學習的目標檢測方法，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等，用于缺陷的精確定位和分類。
特點：兩階段網絡（如Faster R-CNN）和一階段網絡（如SSD、YOLO）各有優(yōu)勢，適用于不同場景的缺陷檢測。
分割網絡：
原理：利用深度學習的分割網絡，如U-Net、Mask R-CNN等，將缺陷逐像素從背景中分割出來。
特點：適用于需要高精度缺陷分割的場景，如精密電子元件、光學元件等。
其他方法
目視檢查法：
原理：通過人眼觀察進行缺陷檢測，適用于簡單、直觀的缺陷檢查。
特點：成本低，但主觀性強，容易受操作者經驗影響。
照明檢測法：
原理：通過特定的照明方式增強缺陷的可見性，適用于透明或半透明材料的表面缺陷檢測。
特點：簡單有效，但適用范圍有限。
攝像檢測法：
原理：利用攝像頭拍攝圖像，通過圖像處理技術進行缺陷檢測。
特點：自動化程度高，適用于大規(guī)模生產中的缺陷檢測。
紅外熱像檢測法：
原理：通過紅外熱像儀檢測材料表面的溫度分布，識別缺陷。
特點：適用于檢測內部缺陷，但設備成本較高。
激光檢測法：
原理：利用激光掃描表面，通過檢測反射光的特性來識別缺陷。
特點：非接觸式檢測，適用于高精度要求的場合。
以上是表面缺陷檢測的幾種主要方法，每種方法都有其適用范圍和優(yōu)缺點，實際應用中可以根據具體需求選擇合適的方法。
