5月16日18：30，缺陷检测算法讨论主题学术沙龙在爱特楼618顺利召开。本次学术沙龙由电子科学与技术系旷海兰副教授主持，实验室研究生踊跃参与。 

　首先，参会研究生以卡片机设计中的算法为重点，对传统算法和深度学习算法进行了深入的比较探讨。传统算法采用模板匹配的方式，以良品作为模板，对其他待检测的卡片与模板进行匹配，设定良品判断阈值，完成不良检测；深度学习算法基于大量样本数据集，自动提取图像中的深层特征，实现卡片缺陷检测分类。 

　接着，在旷海兰老师的带领下，同学分为两组对传统算法和深度学习算法进行实践使用，具体分析两种算法在应用场景中的使用效果，并综合使用两种算法来解决缺陷检测问题。 

　通过本次学术沙龙，实验室同学们形成了对卡片检测的系统认识，并对传统算法和深度学习算法在缺陷检测中的运用有了清晰思路。丰富了学术认知，增强了学习成效。 

　　（撰稿：陈茂林；编审：宋婉莹）