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發(fā)布時間:2022-05-05 23:49:12 作者:學(xué)術(shù)小編 來源:m.ld2008.cn
論文是無監(jiān)督的方法做缺陷檢測,在布匹絲織物這種重復(fù)性背景紋理很強的圖集上效果很好,在金屬表面、加工部件表面數(shù)據(jù)集效果一般,甚至很差。 在最后的實驗部分,作者也是用了DAGM2007數(shù)據(jù)集做了測試,效果一般,遠遠達不到工業(yè)應(yīng)用要求,但相對其他方法,部分種類效果有提升。 論文題目:Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networks
缺陷檢測是工業(yè) 上非常重要的一個應(yīng)用,由于缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移,復(fù)用性不大,要求區(qū)分工況,這會浪費大量的人力成本。深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位上取得了非常好的效果,越來越多的 ...
近期無監(jiān)督的缺陷檢測有什么進展? - 知乎 近期無監(jiān)督的缺陷檢測有什么進展? 近期無監(jiān)督的缺陷檢測有什么進展? 缺陷檢測是工業(yè)上非常重要的一個應(yīng)用,由于缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移,復(fù)用性不大,要求區(qū)分工況,這會浪費大量的人力成本。