本文综述深度学习在工业缺陷检测与CT成像中的应用，包括3D U-Net分割增材制造缺陷、Mask-RCNN检测半导体与铸造缺陷、GAN检测纹理异常，以及多阶段网络去除CT伪影，并探讨低数据训练与泛化能力。