缺陷检测的方向
缺陷检测是工业视觉技术中至关重要的环节，它涉及到多种技术和方法。根据要求，缺陷检测的方向主要包括以下几个方面：
分类网络：利用卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力，对表面缺陷进行分类。常用的网络结构包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、ShuteNet、MobileNet等。
检测网络：目标是获得缺陷的精准位置和类别信息。这通常涉及到目标定位，可以分为两阶段网络（如Faster R-CNN）和一阶段网络（如SSD或YOLO）。
分割网络：在缺陷的像素级标签上训练的分割网络，用于将缺陷逐像素从背景中分割出来。
缺陷的分类
在法律知识领域，产品缺陷通常分为四大类：
制造缺陷：指产品在制造过程中产生的不合理危险，原因可能包括质量管理不善、技术水平差等。
设计缺陷：指产品设计中存在的不合理危险，可能导致人身或财产安全的风险。
警示说明缺陷：指产品缺少必要的警示说明或说明不充分，导致消费者无法正确使用产品，从而产生危险。
跟踪缺陷：指产品在销售后出现新的安全隐患，但制造商未能及时采取措施进行跟踪和处理。
缺陷检测的方向涵盖了从分类到定位再到分割的全过程，而缺陷的分类则主要从法律角度出发，包括制造、设计、警示说明和跟踪缺陷。
