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一种基于混合学习方法的边缘计算物联网系统，用于工业视觉表面质量检测。该方法结合深度神经网络的无监督聚类，仅需少量标注数据即可实现高精度检测。系统采用VGG网络提取特征，通过改进的k-means聚类进行异常判断，并运用预训练、数据增强等策略提升小数据集下的性能。实验表明，该方法在已知缺陷检测中准确率达97%，对新型未知缺陷的召回率比传统方法高出11%-34%，在实际工厂部署中显著减少了人工质检工作量
