一种面向MLCC的深度学习缺陷检测方法及系统

本发明涉及计算机视觉图像处理领域，更具体地说，它涉及一种面向MLCC的深度学习缺陷检测方法及系统，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、构建图像缺陷检测系统，用于采集、筛选图像，生成缺陷数据集；S2、构建ADS‑YOLO模型，将所述缺陷数据集输入至所述ADS‑YOLO模型进行训练，评估并保存最优权重；S3、利用保存有最优权重的ADS‑YOLO模型，对测试样本进行目标检测，输出检测结果。本发明通过设计面向MLCC的深度学习缺陷检测网络ADS‑YOLO，具有提升目标检测算法的检测精度、检测速度以及简化网络结构的优点。