Применение глубокого обучения для обнаружения дефектов в производстве: всесторонний обзор и современные проблемы

Обнаружение дефектов изделий имеет ключевое значение в контроле качества на производстве. В данном исследовании представлен обзор передовых методов глубокого обучения для обнаружения дефектов. Во-первых, мы классифицируем дефекты изделий — таких как электронные компоненты, трубы, сварные детали и текстильные материалы — по категориям. Во-вторых, рассматриваются современные основные методы и методы глубокого обучения для обнаружения дефектов с описанием их характеристик, сильных и слабых сторон. В-третьих, мы суммируем и анализируем применение ультразвукового контроля, фильтрации, глубокого обучения, машинного зрения и других технологий, используемых для обнаружения дефектов, с акцентом на методы и экспериментальные результаты. Для более глубокого понимания трудностей в области обнаружения дефектов мы исследуем функции и характеристики существующего оборудования, применяемого для этой цели. Сводятся ключевые идеи и коды исследований, связанных с высокой точностью, высокой позиционной точностью, быстрым обнаружением, выявлением мелких объектов, обработкой сложного фона, обнаружением перекрытых объектов и ассоциацией объектов. Наконец, мы очерчиваем текущие достижения и ограничения существующих методов, а также современные исследовательские задачи, чтобы помочь научному сообществу в определении дальнейшей повестки исследований по обнаружению дефектов.