机器学习算法在电缆绝缘缺陷视觉检测中的应用研究

摘要

电缆作为重要的基础设施，广泛应用于电力、通信和其他领域。电缆的绝缘质量直接影响到设备的稳定性
和安全性。传统的电缆绝缘缺陷检测方法主要依靠人工检测或传统的机器视觉技术，这些方法存在较高的劳动强度、
检测精度低以及受环境影响较大等问题。近年来，随着机器学习算法的快速发展，尤其是深度学习技术的广泛应用，
电缆绝缘缺陷检测的自动化、精度和效率得到了显著提升。本文研究了基于机器学习算法的电缆绝缘缺陷视觉检测
技术，重点探讨了卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等算法在缺陷检测中的应用。通过大量实验数据的
训练和验证，本文提出了一种高效的电缆绝缘缺陷检测方案，实验结果表明，该方案能够有效提高检测的准确性和
效率，具有较强的实际应用价值。