【深度学习新浪潮】AI缺陷检测：从技术原理到工业落地实践

在工业生产、电子制造、新能源等领域，“缺陷检测”是保障产品质量的关键环节。传统检测依赖人工肉眼甄别，不仅效率低下（如电子厂质检员日均检测量不足500件）、漏检率高（复杂场景下可达5%-10%），还受疲劳、主观判断等因素影响。而AI缺陷检测通过机器学习与计算机视觉技术，实现了“自动识别、实时定位、量化评估”，成为解决工业质检痛点的核心方案。

本文将从技术路径拆解、实战案例、行业挑战与未来方向三个维度，带大家深入理解AI缺陷检测的落地逻辑，适合有一定CV基础的开发者或工业AI从业者参考。

一、AI缺陷检测的核心技术路径

AI缺陷检测本质是“从数据中学习缺陷特征，再用特征判断新样本是否异常”，根据技术成熟度和适用场景，可分为两大流派：传统机器学习方案与深度学习方案。

1. 传统机器学习方案（适用于简单缺陷场景）

传统方案的核心是“手工提取特征 + 分类器判断”，流程清晰但对特征工程依赖度高，适合缺陷形态固定、背景简单的场景（如规则物体的表面划痕）。

关键步骤：

• 图像预处理：通过灰度化、去噪（高斯滤波）、阈值分割（OTSU算法）减少背景干扰，突出缺陷区域；