Mar, 2022

基于少量标记数据的工业产品表面缺陷检测综述

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TL;DR本文回顾了基于少量标注数据的工业产品表面缺陷检测方法，包括传统的基于图像处理的方法和适用于少量标注数据的基于深度学习的方法。传统的表面缺陷检测方法分为统计方法、光谱方法和模型方法；基于深度学习的方法包括基于数据增强、迁移学习、模型微调、半监督、弱监督和无监督方法。
surface defect detectionvisual perceptionlabeled datatraditional image processingdeep learning
发现论文，激发创造
  • 基于分割的深度学习方法用于表面缺陷检测

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    Mar, 2019

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    Feb, 2024

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    Apr, 2023

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    Apr, 2021

  • 利用多阶段深度学习技术进行海洋船舶表面缺陷检测和评估

    本研究提出了一种新的基于深度学习的图像处理系统， 可以自动识别不同类型的船面缺陷并测量其覆盖百分比，结果表明该系统可以客观地执行类似于合格检查员的评估。

    Mar, 2022

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    May, 2023

  • 无监督异常定位在工业图像中的应用：一个调研

    本文对深度学习下工业图像无监督异常定位的近期研究成果进行了综述与分析，包括各种概念、挑战、分类、基准数据集及量化性能比较，并提供了未来研究方向的预测和分析。

    Jul, 2022

  • 使用弱监督学习进行缺陷检测

    本文论述了弱监督学习技术在缺乏大量标注数据情况下替代传统有监督学习的可行性，并以缺陷检测任务为例，在图像数据集上对弱监督分类器和有监督分类器的准确性、精度和召回率进行对比实验，结果表明弱监督分类器相对于有监督分类器需要更少的标注数据，但其性能表现相当。

    Mar, 2023

  • 基于深度学习的图像补全进行异常检测

    通过使用一类无监督学习方法，使用深度卷积神经网络进行图像完成，以完成缺件区域的图像，并使用像素重建误差进行异常检测的方法，有效用于检测表面装饰塑料零件的显著异常，并且此方法优于其他测试方法。

    Nov, 2018

  • 扫描电子显微镜图像中的自动半导体缺陷检测：系统综述

    半导体材料和器件中检测缺陷的高效准确方法需求日益增长。这篇文章通过对 38 篇相关研究论文进行系统回顾，全面总结了基于扫描电子显微镜图像的自动化半导体缺陷检测的现状，包括最新创新和发展，提供了方法的综合概述和分析，并对未来工作提出了有希望的方向。

    Aug, 2023