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1理论背景与基础
在工业缺陷检测领域，实时图像处理技术的实现依赖于计算机视觉与深度学习的交叉融合。以卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）为核心的目标检测算法，通过多层次特征提取机制，突破了传统图像处理的精度瓶颈。YOLO系列模型开创的单阶段检测框架[1以及EfficientDet复合缩放方法，显著优化了检测速度与精度的平衡，为工业场景的算法选型提供了理论基础[2]。（剩余6679字）
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基于边缘计算的实时缺陷检测系统设计
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