利用迁移学习提升图像缺陷检测的实时性，可以通过以下方式实现：
1. 使用预训练模型：
迁移学习的核心思想是利用已经在大型数据集上训练好的模型，将其迁移到新的任务中，并进行微调。这种方法可以帮助在新任务上获得更好的性能，同时减少训练时间和计算成本。
对于图像缺陷检测，可以选择使用在ImageNet等大型数据集上预训练的CNN模型，如AlexNet、VGG、ResNet等，这些模型已经学习了丰富的图像特征，可以作为缺陷检测的基础。
2. 微调预训练模型：
将预训练模型迁移到图像缺陷检测任务后，需要针对具体的缺陷类型和数据集进行微调。微调过程中，可以调整模型的最后一层或几层，以适应新的分类任务。
通过微调，可以使模型更快地适应新的缺陷检测任务，提高实时性。
3. 减少模型复杂度和计算量：
在迁移学习过程中，可以通过简化模型结构、减少层数或参数数量等方式，降低模型的复杂度和计算量。这有助于提升模型的实时性，尤其是在资源有限的设备上运行时。
还可以采用模型压缩、剪枝等技术，进一步减少模型的计算量和存储需求。
4. 结合其他优化技术：
除了迁移学习外，还可以结合其他优化技术来提升图像缺陷检测的实时性。例如，可以使用数据增强技术增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力；或者使用早停法、学习率衰减等训练技巧，防止模型过拟合并加速收敛。
还可以考虑使用硬件加速技术，如GPU并行计算、FPGA等，进一步提升模型的实时性。
利用迁移学习提升图像缺陷检测的实时性，需要选择合适的预训练模型、进行微调、降低模型复杂度和计算量，并结合其他优化技术。这些方法可以共同作用于图像缺陷检测任务，提高其实时性和准确性。
