一种基于深度学习的机器视觉检测方法

本发明公开一种基于深度学习的机器视觉检测方法，旨在解决传统机器视觉技术在检测精度、泛化能力、计算资源消耗及模型可解释性等方面的不足；该方法通过构建深度神经网络模型，自动学习图像中的高维特征表示，实现对微小瑕疵和复杂纹理的精准识别；同时，采用迁移学习、数据增强等技术增强模型的泛化能力，降低对大量标注数据的依赖；通过优化模型结构和参数，减少计算资源消耗，提高推理速度。此外，引入可视化工具和技术提升模型的可解释性，帮助用户理解模型的决策过程。该方法在工业生产质量控制、医疗诊断等领域具有广泛的应用前景，能够显著提高检测效率和准确性，为机器视觉检测技术的发展提供新的思路和方法。