基于深度学习的表面瑕疵检测模型主要包括以下几种：
1. 卷积神经网络（CNN）：
CNN因其在图像处理领域的优异表现而成为表面瑕疵检测的主流选择之一。
它能够有效地从图像中提取特征，并在保持空间结构的同时实现高效的图像分类和检测。
其卷积层和池化层的设计使得模型能够处理不同尺寸的图像，对于瑕疵的检测具有较高的精准度和可靠性。
CNN在表面瑕疵检测中的应用已经得到广泛验证，例如在电子元件制造中的焊点缺陷检测、汽车工业中的涂装瑕疵识别等领域都取得了显著的成效。
2. 循环神经网络（RNN）：
RNN以其能够捕捉时序数据和序列特征的能力，在某些表面瑕疵检测任务中也有其独特的应用。
RNN适合处理需要考虑时间依赖性的数据，例如生产线上连续运动的产品表面检测，可以通过RNN有效地捕捉到瑕疵的时序分布特征。
3. YOLOv5模型：
YOLOv5是一种目标检测模型，也被应用于表面瑕疵检测中。
例如，在酒瓶表面瑕疵检测中，通过训练和优化YOLOv5模型，实现了高效准确的自动化检测，涉及喷码异常、瓶盖缺陷等多种类型。
还有基于PyTorch、Pyside6和YOLOv5模型构建的高精度线路板瑕疵目标检测系统，该系统支持图片、视频、摄像头等方式的线路板瑕疵目标检测识别，并实现结果可视化与导出。
4. 其他深度学习模型：
除了上述模型外，还有一些其他深度学习模型也被应用于表面瑕疵检测中。
这些模型可能根据具体的检测任务和数据特点进行设计和优化，以实现更高效的瑕疵检测。
基于深度学习的表面瑕疵检测模型多种多样，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、YOLOv5模型等。这些模型在实际应用中取得了显著的效果，为制造业的质量控制提供了有力的支持。
