基于轻量化神经网络的透明导电膜玻璃缺陷检测算法研究.pdf
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摘要
透明导电膜玻璃在我们的生活中尤其是各类电子产品中应用极广，但由于工艺
水平的限制，透明导电膜玻璃在生产过程中会产生各种表面缺陷，因此，自动化的
表面缺陷检测对产品质量提升有着非常重要的意义。随着硬件水平的提升，基于深
度学习的目标检测算法被引入到缺陷检测领域中，但复杂的框架和昂贵的计算成本
导致算法部署成本高，检测速度慢。同时，由于复杂的生产环境影响，导致算法检
测难度增加，精度下降，数据集图片收集困难且符合要求的图片数量稀少。针对上
述问题，本文开展了以下研究工作：
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