傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法：這種方法通常需要特征工程，即將圖像轉(zhuǎn)換為有意義的特征向量，然后使用機器學(xué)習(xí)算法進行分類。例如，可以使用SVM、隨機森林、樸素貝葉斯等算法。
深度學(xué)習(xí)方法：深度學(xué)習(xí)方法通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進行圖像分類。CNN能夠自動提取有意義的特征，而不需要手動進行特征工程。這種方法通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源，但是它可以提供比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)方法更好的性能。
目標(biāo)檢測方法：目標(biāo)檢測方法不僅可以識別圖像中的缺陷，還可以定位缺陷的位置。這種方法通常使用基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是一種將有標(biāo)記數(shù)據(jù)和無標(biāo)記數(shù)據(jù)結(jié)合起來進行訓(xùn)練的方法。由于缺陷圖像通常很難獲得大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)，因此半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法可以更有效地利用有限的標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量的未標(biāo)記數(shù)據(jù)。

弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法：弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是一種使用較少的標(biāo)記數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練的方法。例如，可以使用弱標(biāo)簽來代替**的標(biāo)簽，如使用圖像級標(biāo)簽（即圖像是否包含缺陷）來代替像素級標(biāo)簽（即缺陷的具體位置）。這種方法可以減少手動標(biāo)記數(shù)據(jù)的工作量，但可能會降低分類準確率。