制造业缺陷检测是一种在生产过程中检测和识别产品缺陷的技术。它旨在确保产品质量符合制定的标准，从而减少浪费、提高生产效率，并保证最终产品的安全性和可靠性。这种检测通常使用各种技术手段，包括但不限于：

• 视觉检测系统：利用高分辨率摄像头和图像处理算法来检测产品表面的缺陷。
• 机器学习和人工智能：运用深度学习模型（如卷积神经网络）来识别复杂的缺陷模式，这些模式对于传统的视觉方法可能难以识别。
• 状态空间模型：通过模拟产品制造过程中的各种状态和转换，检测可能导致缺陷的异常状态。
• 记忆增强机制：通过集成的记忆单元，保留关键的检测信息，以便在检测过程中回溯和参考，提高检测的准确性和适应性。

制造业缺陷检测的意义重大，它不仅可以防止次品流入市场，影响品牌信誉，还可以通过提前识别生产问题，减少材料和时间的浪费，从而降低成本和提高生产效率。此外，对于某些关键行业如汽车或航空制造业，高质量的缺陷检测系统尤为重要，因为它们涉及到人员安全和高风险的操作环境。

论文作者：Qianning Wang,He Hu,Yucheng Zhou

作者单位：Nanjing Audit University;Xi’an University of Science and Technology;University of Macau

论文链接：http://arxiv.org/abs/2405.03673v1

内容简介：

1）方向：缺陷检测

2）应用：制造业

3）背景：现有的缺陷识别方法的视觉模型无法处理现代制造环境中缺陷的复杂性和变化。尤其是在涉及缺乏数据或数据不平衡的情况下，这些模型往往表现不佳。

4）方法：本文介绍了一种新型的记忆增强状态空间模型（MemoryMamba），旨在克服现有缺陷识别模型的局限性。MemoryMamba将状态空间模型与记忆增强机制相结合，使系统能够在训练过程中保持和检索关键的缺陷特定信息。其架构设计旨在捕捉依赖关系和复杂的缺陷特征，这对于有效的缺陷检测至关重要。

5）结果：在实验中，MemoryMamba在四个工业数据集上进行了评估，这些数据集涵盖了各种类型和复杂程度的缺陷。该模型始终优于其他方法，表明其能够适应各种缺陷识别场景。