在瑕疵检测中，卷积神经网络（CNN）的应用主要体现在以下几个方面：
1. 织物瑕疵检测：
CNN被用于织物瑕疵检测，以提高检测效率和精度。通过优化网络参数，如基于VGG16网络进行减枝，可以实现更高效的瑕疵识别。
针对织物瑕疵大小差别较大的问题，提出将瑕疵边缘作为检测目标，将大尺度图片分割为小尺度图片进行网络训练，既提高了分类准确率，又解决了瑕疵图像搜集困难的问题。
2. 物体表面缺陷检测：
CNN模型在物体表面缺陷检测技术中得到了广泛应用，通过分析物体表面的图像来识别和分类各种缺陷，如划痕、凹陷、裂纹等。
在项目实施过程中，首先使用训练集对CNN模型进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，直至模型性能达到最优，然后使用测试集评估模型的泛化能力。
3. CNN的核心优势：
CNN能够从输入数据中自动学习并提取出层次化的特征和模式，这对于瑕疵检测尤为重要，因为它能够捕捉到瑕疵的细微差别。
卷积层通过应用一组可学习的滤波器来执行卷积操作，允许网络检测到特定的空间模式或特征，如边缘、角落等，这对于识别瑕疵非常有帮助。
4. 其他相关应用：
CNN在物体识别、人脸识别、医学图像分析等领域也有广泛应用，这些领域的成功应用为瑕疵检测提供了有益的参考和借鉴。
卷积神经网络（CNN）在瑕疵检测中发挥着重要作用，通过自动学习并提取特征、优化网络参数等方法，能够实现对瑕疵的高效、准确检测。
