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深度学习赋能工业缺陷检测：方法、应用与创新
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今全球化的市场环境下，工业生产的规模和复杂性不断攀升，产品质量对于企业的生存与发展愈发关键。消费者对工业产品的需求日益多样化，对产品的质量、性能、外观等方面都提出了更高的要求。与此同时，市场竞争的加剧使得企业必须不断提升产品质量，以增强自身的竞争力。在这样的背景下，工业产品的质量控制成为了工业生产中不可或缺的环节。
传统的工业缺陷检测方法主要依赖人工检测。然而，人工检测存在诸多弊端。一方面，人工检测效率低下，难以满足大规模生产的质检需求。在高速运转的生产线上，人工检测速度远远不及生产速度，容易造成生产积压。另一方
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