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發(fā)布時(shí)間：2022-05-05 23:49:12 作者：知網(wǎng)小編 來(lái)源：educationmanagementsystem.com
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(lèi)效果有提升。 論文題目：Automatic Metallic Surface Defect Detection and Recognition with Convolutional Neural Networks
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 ...
近期無(wú)監(jiān)督的缺陷檢測(cè)有什么進(jìn)展？ - 知乎 近期無(wú)監(jiān)督的缺陷檢測(cè)有什么進(jìn)展？ 近期無(wú)監(jiān)督的缺陷檢測(cè)有什么進(jìn)展？ 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。
