本文探讨了将机器学习与物理检测结合的概率模型在质量管理中的应用，旨在提高检测率和识别缺陷产品。研究提出了一种框架，通过数据驱动的形状分析和基于模型的深度学习技术，减少数据需求并提高模型准确性，促进工程领域的进步。