图片分割技术在工业质量检测中的应用与优化策略

图片分割作为计算机视觉基础技术，在工业领域广泛用于产品表面缺陷检测。通过语义分割和实例分割算法，可精确分离目标区域，实现自动化质量控制。

在实际应用中，结合深度学习模型如U-Net，可显著提高分割准确率达95%以上，减少人为干预，适用于汽车零部件和电子元件检验。

优化策略包括数据增强和边缘检测融合，确保算法鲁棒性，助力智能制造转型。