· 卷积神经网络（CNN）：用于自动提取图像特征，提高缺陷识别精度。
· 生成对抗网络（GAN）：用于数据增强，提升对**缺陷的检测能力。
· 强化学习：优化检测模型，使其更加适应不同的油箱类型和生产环境。
随着深度学习技术的发展，油箱视觉检测的精度和鲁棒性将进一步提升，推动汽车制造智能化升级。
机器视觉检测在车辆油箱质量检测中发挥着重要作用。它不仅能提高检测精度，还能提升生产效率，降低安全隐患。随着深度学习、3D成像和传感器融合技术的不断发展，机器视觉将在汽车制造、智能检测等领域发挥更大的价值。
机器视觉检测相比人工检测，具有速度快、精度高、可重复性强等优势，并可减少人为误差。
机器视觉可以检测油箱的焊接缺陷、形变、漏油、推行不良、表面划痕等多种缺陷。
结合红外热成像、荧光检测等技术，机器视觉可实现**过95%的检测准确率，大幅降低漏检率。
深度学习可自动学习缺陷特征，提高缺陷分类能力，减少人工干预，使检测系统更加智能化。
随着AI、5G、物联网等技术的发展，机器视觉将在汽车制造领域实现更高程度的智能化，推动自动化检测技术的广泛应用。