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2023年第十二届数学建模国际赛小美赛

B题 工业表面缺陷检测

原题再现：

  金属或塑料制品的表面缺陷不仅影响产品的外观，还可能对产品的性能或耐久性造成严重损害。自动表面异常检测已经成为一个有趣而有前景的研究领域，对视觉检测的应用领域有着非常直接的影响[1]。Kolektor Group提供了一个缺陷生产项目的图像数据集[2]，我们希望以该数据集为例，研究通过照片自动检测产品表面缺陷的数学模型。

  Domen Tabernik、Matic Sˇuc和Danijel Skoˇcaj已经建立了一个使用深度学习检测表面缺陷的模型[3]，该模型声称即使只需少量的训练，也能够提供良好的识别能力。然而，我们在这一点上的问题略有不同;首先，我们希望我们的模型可以部署在便宜的手持设备上。这样的设备只有非常有限的存储空间和计算能力，因此该模型在计算量和所需存储空间方面要求非常高。第二，由于该数据集不包含所有缺陷模式，因此当遇到其他缺陷类型时，我们希望该模型具有相对良好的泛化能力。您和您的团队需要构建易于使用的数学模型来完成以下任务。

  任务：

  1.确定照片中是否出现表面缺陷，并测量模型执行此操作所需的计算量和存储空间；
  2、自动标记出现表面缺陷的位置或区域，并测量模型所需的计算量、存储空间和标记精度。
  3、请澄清您的模型的泛化能力，即如果您遇到与数据集中的缺陷类型不完全相同的缺陷类型，为什么您的模型仍然可行。

问题分析：

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