针对膜片在生产的过程中，由于原材料和工艺的问题总会产生表面缺陷，而通过人为检测的效率低、成本较高的问题，提出传统图像处理和深度学习相结合的方式进行缺陷检测。首先通过图像处理使缺陷特征更为突出，得到去除复杂背景、特征更加明显的新样本，然后将图像和标签送入深度学习网络中进行训练，同时依据缺陷特征修改模型参数得到收敛模型，最后得出检测结果。实验结果表明，提出的检测方法能够有效分割出各种情况下的缺陷，准确率达到98.13%,且在检测速度上有所提升。
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