深度学习实现缺陷检测
在工业生产过程中，缺陷检测是一个重要的环节。传统的缺陷检测方法通常依赖于人工提取特征和设计分类器，这种方式需要大量的人力和时间，并且对于复杂的缺陷类型可能不够有效。而深度学习技术通过利用神经网络自动学习特征和进行分类，在缺陷检测领域取得了显著的成果。
本文将介绍如何使用深度学习实现缺陷检测，并提供相应的源代码。我们将以卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）为例，使用Python编程语言和Keras库进行实现。
首先，我们需要准备缺陷数据集。这个数据集应包括正常样本和缺陷样本，可以通过拍摄或者从开源数据集中获取。确保数据集足够大且具有代表性，以便训练出准确可靠的模型。
接下来，我们将使用Keras库构建CNN模型。首先，导入所需的库和模块：
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Dropout
