问检测缺陷的最佳方法是什么？

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这是一种可能的方法，但这类问题属于机器学习中的孤立点检测。

定义的特点是，一个人只能训练通常的事件，而不是罕见的事件，很少甚至根本没有数据，所以需要采取不同的方法。

由于通常的神经网络训练需要从每个类中获取足够的样本，因此需要一个解决方案。例如，自动编码器网络是孤立点检测的一种选择。

你描述问题的方式似乎不需要任何机器学习。您可以根据旋转运算符：https://en.wikipedia.org/wiki/Rotation_矩阵 https://math.stackexchange.com/questions/15101/find-the-rotation-of-one-image-with-respect-to-other-in-matlab计算任意图像与“正确”图像之间的旋转。

如果问题不那么明确，例如，也有噪音和其他影响，例如缩放，你也可以使用CNN的监督学习方式，但你需要一个适当的数据集，其中包含‘正确’和‘旋转’的例子。

至于将图像分割成10个部分，并对每个部分执行某种算法，这是有意义的。