本发明公开了一种基于机器学习的缺陷检测方法,S1、图像采集:对所需检测的工件不断的进行传动,传动的过程中利用图像采集模块进行采集,将所采集的图像转化为电信号传输到计算机处理器中;S2、图像分析:对采集图像所转化的数据进一步的深度分析,分析所存在的缺陷然后进行分类,本发明涉及机器学习技术领域。该基于机器学习的缺陷检测方法,通过计算机的机器学习检测方法,首先避免了传统的人工的缺陷检测所产生的误判,然后提高了对工件的全方位的性能检测,再者对存在缺陷的工件进行逐级判断,不仅可以降低对工件检测的失误率,而且能够极大的提升工件的利用率,同时极大的提高了工件的使用质量和性能。
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