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综述 | 缺陷检测算法(传统+深度学习方式)

计算机视觉life • 1 年前 • 187 次点击  

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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主讲老师

直播内容
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直播时间 :10月26日-10月27日,20:00-22:30
 Day1:深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 
  • 神经网络模型知识点分析
  • 神经网络模型整体架构解读
  • 卷积神经网络整体架构及参数设计

 Day2深度学习缺陷检测实战 

  • 缺陷数据标注与数据集构建.

  • YOLOV5模型训练全流程解读.

  • 基于注意力机制的可变形DETR缺陷检测模型.

  • 如何快速进行论文实验分析与模板化建模.

这次课程尤其适合对AI有一定了解,但是没有明确选题目标;或者已经明确自己选题,但是找不到改进方向的同学;当然也适合对缺陷检测兴趣的从业者。

所以,如果你对自己的选题和研究方向还有疑问,这节课你一定不能错过。唐宇迪老师,一定能给出你专业的意见和指导。


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Q&A



  Q:课程内容具体有什么?
A:包括但不限于:基于缺陷检测的应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q:上课方式是什么?
A:扫码添加老师微信,领取课程链接!

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