缺陷检测模型是一种用于识别和定位材料或产品中缺陷的算法或系统。这些模型通常基于机器学习或深度学习技术，能够分析图像、视频或其他传感器数据，以发现潜在的缺陷。它们在制造业、医疗诊断、航空航天等多个领域有着广泛的应用。
三种原子结构模型及其缺陷
以下是三种经典的原子结构模型及其主要缺陷：
1. 道尔顿的原子结构模型
缺陷：
绝对不可分割的观点：道尔顿认为原子是绝对不可分割的终极粒子，而现代科学已经证明原子是由质子、中子和电子构成的。
忽视分子概念：他没有认识到分子的存在，导致在解释某些化学现象时显得模糊不清。
原子量确定的局限性：由于无法准确确定化合物中各元素的原子比例，道尔顿在确定元素的原子量时不得不做出主观假设。
2. 汤姆森的葡萄干布丁模型
缺陷：
均匀分布的电荷：汤姆森假设正电荷均匀分布在负电荷（电子）之间，但这种模型无法解释后来发现的α粒子散射实验结果[[未引用]]。
缺乏核的概念：该模型未能预测出原子核的存在，而原子核集中了大部分原子的质量[[未引用]]。
3. 卢瑟福的行星模型
缺陷：
稳定性问题：根据经典电磁理论，电子绕核旋转会逐渐失去能量并最终坠入原子核，这与观察到的事实不符[[未引用]]。
量子力学前的限制：该模型在没有量子力学支持的情况下，无法完全解释原子光谱和其他量子现象[[未引用]]。
缺陷检测模型在现代科技中扮演着重要角色，而早期的原子结构模型虽然在当时具有开创性意义，但随着科学的发展，它们也暴露出了各自的局限性和不足。这些局限性促使科学家们不断探索和完善新的理论和技术。
