實時瑕疵檢測中的模型部署技術主要包括以下幾種：

1. 基于局部注意力建模的部署技術：

例如YOLO-ELA，這是一種高效的局部注意建模方法，用于高性能實時缺陷檢測。它在YOLOv8的一階段架構的Neck部分添加了高效局部注意力(ELA)模塊，使模型的注意力從背景特征轉向具有缺陷的特征，從而提高檢測精度和速度。

2. 基于AI模型的部署技術：

如蔡司ZADD自動缺陷檢測技術，通過AI模型助力用戶快速解決質量難題。這種技術將AI融入工業(yè)檢測中，優(yōu)化并加速了檢測過程，減少了人為干預和傳統(tǒng)軟件計算帶來的不確定性。

實時瑕疵檢測中的模型部署技術有哪些

3. 結合傳統(tǒng)圖像處理與機器學習的部署技術：

傳統(tǒng)圖像處理方法，如閾值分割法、邊緣檢測法和形態(tài)學處理，以及基于機器學習的方法，如支持向量機(SVM)，都可以用于實時瑕疵檢測。這些方法通過提取圖像特征，訓練分類模型，實現(xiàn)對瑕疵的準確識別。

4. 基于有監(jiān)督和無監(jiān)督學習的部署技術：

有監(jiān)督學習依賴于標注的瑕疵數(shù)據(jù)進行訓練，能夠提供高精度的檢測結果，如Vision Transformers (ViTs)和YOLO系列。無監(jiān)督學習則不需要標注數(shù)據(jù)，主要通過學習正常樣本特征來檢測異常，適用于未知瑕疵的發(fā)現(xiàn)。結合這兩種方法可以提高檢測系統(tǒng)的整體性能。

5. 基于數(shù)字圖像處理技術的部署技術：

如鋼帶表面檢測技術，利用電荷耦合器(CCD)攝像技術和高速計算機數(shù)字圖像處理、存儲和傳輸技術，對鋼帶表面質量進行實時監(jiān)測。這種技術通過檢測攝像頭里光強的變化，檢測出鋼帶的瑕疵。

實時瑕疵檢測中的模型部署技術多種多樣，可以根據(jù)具體應用場景和需求選擇合適的技術進行部署。