工业缺陷检测，你只需要多模态大模型，零训练，直接检测
摘要：一种新型缺陷检测方法仅需1-3个正样本即可实现100%检出率，适用于药丸、汽水瓶口、玻璃器等多种产品的缺陷检测。该方法无需标注和训练，相比YOLO、CNN等传统算法优势显著，大大简化了开发流程。虽然该方法提高了检测效率，但也可能减少对专业算法开发人员的需求。
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先直接看图吧。
药丸缺陷：只用了3个正样本。
还有，汽水瓶口: 也是只用了3个正样本
这是 玻璃器瓶口：只用了一个正样本
饼干： 用了3个正样本
用的是一样的模型，一样的代码。检测不同类别的缺陷。检出率100%。我看到结果的时候也吓了一跳。这些都是之前很难检测的。因为缺陷不好量化描述。比yolo，cnn对比优势太明显了。不用标注，不用训练。只要极少正样本。本贴用的是halcon案例图片。
好消息，有了好方法。开发更轻松了。
坏消息，以后检测算法开发，不需要你了。
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