缺陷檢測圖片的方法主要包括以下幾種：

分類網(wǎng)絡：利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的強大特征提取能力，通過現(xiàn)有的網(wǎng)絡結構如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SENet、ShuteNet、MobileNet等進行表面缺陷分類。結合滑動窗口的方式可以實現(xiàn)缺陷的定位。

檢測網(wǎng)絡：目標定位是計算機視覺領域中最基本的任務之一，也是與傳統(tǒng)意義上缺陷檢測最接近的任務?；谏疃葘W習的目標檢測方法可以劃分為兩階段（如Faster R-CNN）和一階段（如SSD或YOLO）網(wǎng)絡。兩階段網(wǎng)絡需要首先生成可能包含缺陷的候選框，然后進一步進行目標檢測；而一階段網(wǎng)絡直接利用網(wǎng)絡中提取的特征來預測缺陷的位置和類別。

分割網(wǎng)絡：通過語義分割的方法，將缺陷逐像素從背景中分割出來。例如，基于UNet網(wǎng)絡的小樣本表面缺陷檢測方法，在UNet網(wǎng)絡基礎上加入BN層，并結合殘差網(wǎng)絡，以提高缺陷檢測的效果。

缺陷的分類

缺陷通常分為以下三類：

缺陷分類：需要分類出缺陷的類別，如異色、空洞、經(jīng)線等。

缺陷定位：不僅需要獲取缺陷的類別，還需要標注出缺陷的位置。

缺陷分割：將缺陷逐像素從背景中分割出來。

以上方法和分類可以幫助在不同的應用場景中選擇合適的缺陷檢測策略。