1.基于X光图像数据集和缺陷报告，设计并优化多模态深度学习模型，提升缺陷识别精度并生成高质量的缺陷报告。
2.能够利用ViT（视觉Transformer）架构，优化Attention机制，确保模型能够针对不同产品和缺陷类型进行精细化的特征提取。
3.结合图像数据与文本报告，通过多模态学习方法，提升模型对不同产品和缺陷类型的适应性，确保高效的训练与推理过程。
4.在大规模数据集上进行训练，使用TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，提升模型的性能、可扩展性和推理速度。
5.编写高效、可维护的生产级Python与C++代码，支持大规模数据处理与模型训练，确保模型在生产环境中的稳定性与高效性。
6.与跨团队合作，确保无损检测模型能够顺利部署、测试，并在实际生产环境中运行，持续进行性能优化与问题解决。
7.在模型设计与训练过程中，运用创新的技术方案，不断提高模型在不同缺陷类型与产品上的鲁棒性，解决多样化的检测需求。