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玻璃瓶印刷的工业质量控制中的机器学习
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
近年来，质量控制领域利用视频和图像处理进行缺陷检测，但缺乏全面的带注释数据集限制了进展。本文综述了2015至2023年间的15个公开数据集，如NEU-CLS和DAGM，分析其图像质量和实际应用的优缺点，旨在为研究人员提供参考。
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关键要点
- 近年来，质量控制领域利用视频和图像处理进行缺陷检测。
- 缺乏全面的带注释数据集限制了自动缺陷检测模型的进展。
- 本文综述了2015至2023年间的15个公开数据集。
- 分析了数据集的图像质量和实际应用的优缺点。
- 数据集包括NEU-CLS、NEU-DET、DAGM等，每个数据集有独特的优势和局限性。
- 综述旨在为研究人员提供全面的参考资源。
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