論文產品的缺陷檢測 論文如何做缺陷檢測？
論文如何做缺陷檢測？
論文是無監督的方法做缺陷檢測，在布匹絲織物這種重復性背景紋理很強的圖集上效果很好，在金屬表面、加工部件表面數據集效果一般，甚至很差。 在最后的實驗部分，作者也是用了DAGM2007數據集做了測試，效果一般，遠遠達不到工業應用要求，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
什么是缺陷檢測？
缺陷檢測是工業 上非常重要的一個應用，由于缺陷多種多樣，傳統的機器視覺算法很難做到對缺陷特征完整的建模和遷移，復用性不大，要求區分工況，這會浪費大量的人力成本。深度學習在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越來越多的 ...
如何提高缺陷檢測樣本的準確度？
2)在圖像采集過程中,目標物體的表觀特征會 隨著光照條件、拍攝視角、以及拍攝距離不同產生 較大變化,且由于檢測目標背景不同,很多噪聲干擾 以及被檢測樣本的部分遮擋也會對檢測結果產生較 大影響,因此,如何基于深度學習強大的特征提取能 力來提高缺陷檢測樣本的準確度是需要進一步解決 的問題. 3)目前的缺陷檢測方法主要針對二維圖像的物 體表面缺陷檢測,主要檢測對象是物體的表面劃痕、
什么是缺陷檢測框架？
然而在實際應用中，缺陷樣本或負樣本通常難以預先收集，并且手動標記需要耗費大量時間。 本文提出了一種僅基于正樣本訓練的新型缺陷檢測框架。 其檢測原理是建立一個重建網絡，如果它們存在，可以修復樣本中的缺陷區域，然后在輸入樣本和重建樣本之間進行比較，以指示準確的缺陷區域。