基于深度学习的新能源车轮毂电机零部件缺陷检测方案研究

摘要

在现代大规模生产中，质量检测是确保产品符合规范的关键环节。传统的质检方法存在人工易错、效率低等问题，而计算机视觉技术的引入能够高效识别和分类产品缺陷，实现质检自动化，提升工厂效率和适应性。随着工厂物联网和大数据技术的集成，质量检测不仅提高了效率，还能利用结构化信息进行负反馈指导工艺改善，进一步提升产品良品率。而在我国制造业多样化需求下，传统机器视觉技术已不再适用，因此，本项目旨在研究基于深度学习的工业物体缺陷检测技术，推动深度学习缺陷检测技术的进步，为智能工厂提供可靠的质量保障。