Hiện nay, các kỹ thuật phát hiện đối tượng chưa đạt được độ chính xác đủ cao để áp dụng trực tiếp vào việc kiểm tra ngoại quan các sản phẩm phức tạp, do sự đa dạng về hình dạng, kích thước và các loại lỗi của sản phẩm. Để khắc phục hạn chế đó, bài báo này đề xuất một khung nhận dạng hai giai đoạn nhằm nâng cao hiệu quả kiểm tra ngoại quan. Đầu tiên, từ hình ảnh gốc chứa nhiều đối tượng, từng đối tượng được phát hiện và tách riêng thành các ảnh nhỏ. Sau đó, các ảnh này được tiền xử lý và tiếp tục dự đoán lần nữa thông qua một mô hình phân loại. Với việc mỗi sản phẩm được kiểm tra qua hai giai đoạn như vậy, kỹ thuật mới này đã cải thiện đáng kể độ chính xác trong phát hiện lỗi. Kết quả thí nghiệm cho thấy phương pháp đề xuất không chỉ tăng cường độ tin cậy mà còn giảm thiểu tỷ lệ lỗi, khẳng định tiềm năng ứng dụng thực tế trong sản xuất công nghiệp.
Năm 2025 
