实时瑕疵检测中的模型部署技术主要包括以下几种：
1. 基于局部注意力建模的部署技术：
例如YOLO-ELA，这是一种高效的局部注意建模方法，用于高性能实时缺陷检测。它在YOLOv8的一阶段架构的Neck部分添加了高效局部注意力(ELA)模块，使模型的注意力从背景特征转向具有缺陷的特征，从而提高检测精度和速度。
2. 基于AI模型的部署技术：
如蔡司ZADD自动缺陷检测技术，通过AI模型助力用户快速解决质量难题。这种技术将AI融入工业检测中，优化并加速了检测过程，减少了人为干预和传统软件计算带来的不确定性。
3. 结合传统图像处理与机器学习的部署技术：
传统图像处理方法，如阈值分割法、边缘检测法和形态学处理，以及基于机器学习的方法，如支持向量机(SVM)，都可以用于实时瑕疵检测。这些方法通过提取图像特征，训练分类模型，实现对瑕疵的准确识别。
4. 基于有监督和无监督学习的部署技术：
有监督学习依赖于标注的瑕疵数据进行训练，能够提供高精度的检测结果，如Vision Transformers (ViTs)和YOLO系列。无监督学习则不需要标注数据，主要通过学习正常样本特征来检测异常，适用于未知瑕疵的发现。结合这两种方法可以提高检测系统的整体性能。
5. 基于数字图像处理技术的部署技术：
如钢带表面检测技术，利用电荷耦合器(CCD)摄像技术和高速计算机数字图像处理、存储和传输技术，对钢带表面质量进行实时监测。这种技术通过检测摄像头里光强的变化，检测出钢带的瑕疵。
实时瑕疵检测中的模型部署技术多种多样，可以根据具体应用场景和需求选择合适的技术进行部署。
