論文查重產(chǎn)品
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論文產(chǎn)品的缺陷檢測(cè) 論文如何做缺陷檢測(cè)？
論文如何做缺陷檢測(cè)？
論文是無(wú)監(jiān)督的方法做缺陷檢測(cè)，在布匹絲織物這種重復(fù)性背景紋理很強(qiáng)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(shí)驗(yàn)部分，作者也是用了DAGM2007數(shù)據(jù)集做了測(cè)試，效果一般，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到工業(yè)應(yīng)用要求，但相對(duì)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(cè)？
缺陷檢測(cè)是工業(yè) 上非常重要的一個(gè)應(yīng)用，由于缺陷多種多樣，傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)算法很難做到對(duì)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(huì)浪費(fèi)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(lái)越多的 ...
如何提高缺陷檢測(cè)樣本的準(zhǔn)確度？
2)在圖像采集過(guò)程中,目標(biāo)物體的表觀特征會(huì) 隨著光照條件、拍攝視角、以及拍攝距離不同產(chǎn)生 較大變化,且由于檢測(cè)目標(biāo)背景不同,很多噪聲干擾 以及被檢測(cè)樣本的部分遮擋也會(huì)對(duì)檢測(cè)結(jié)果產(chǎn)生較 大影響,因此,如何基于深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取能 力來(lái)提高缺陷檢測(cè)樣本的準(zhǔn)確度是需要進(jìn)一步解決 的問(wèn)題. 3)目前的缺陷檢測(cè)方法主要針對(duì)二維圖像的物 體表面缺陷檢測(cè),主要檢測(cè)對(duì)象是物體的表面劃痕、
什么是缺陷檢測(cè)框架？
然而在實(shí)際應(yīng)用中，缺陷樣本或負(fù)樣本通常難以預(yù)先收集，并且手動(dòng)標(biāo)記需要耗費(fèi)大量時(shí)間。 本文提出了一種僅基于正樣本訓(xùn)練的新型缺陷檢測(cè)框架。 其檢測(cè)原理是建立一個(gè)重建網(wǎng)絡(luò)，如果它們存在，可以修復(fù)樣本中的缺陷區(qū)域，然后在輸入樣本和重建樣本之間進(jìn)行比較，以指示準(zhǔn)確的缺陷區(qū)域。