在工业视觉检测中，传统的自动光学检测主要依赖预先设定的规则和阈值，如亮度、对比度、尺寸等参数。它对于缺陷模式固定、背景简单的场景有效，但面对复杂背景、新型缺陷或微小瑕疵时，其灵活性和鲁棒性不足，“误报率高”和“漏检率难以进一步降低”成为两大核心痛点。 基于深度学习的机器视觉检测系统，正是为解决这一困局而生。它利用深度神经网络，通过学习大量“合格”与“缺陷”样本，自动提取和抽象图像中的高阶特征，从基于规则的编程走向基于数据的认知。 一、技术演进：...
2026-03-16 17:58:09
