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使用迁移学习技术的智能制造自动化缺陷检测方法 TransferD2
我们提出了一种基于 Transfer 学习的方法 TransferD2，该方法可以结合 Xception、ResNet101V2 和 InceptionResNetV2 三个不同的预训练模型来进行分类器网络构建。我们使用伪边界框在未见过的目
PDFa year ago
基于正常参考关注机制和缺陷特征感知网络的表面缺陷检测
本文提出了一种名为 NDP-Net 的无监督重构方法，通过引入多比例判别特征提取模块和基于参考的注意力机制，准确检测各种纹理缺陷并进行多尺度缺陷分割。
PDF2 years ago
用于工业异常检测的非对称师生网络
该研究提出了一种解决 AD 领域师生方法存在的问题的新方法 —— 不对称师生网络（AST），通过使用归一化流密度评估作为教师和传统前馈网络作为学生，以检测工业缺陷，并取得了关于图像级异常检测的最新成果。
PDF2 years ago
Taguchi 基于设计的顺序卷积神经网络用于缺陷紧固件分类
研究中使用基于深度学习和 CNN 技术的缺陷检测方法，同时设计参数和 Taguchi 实验以建立自动化检测系统来提高紧固件标准化质量控制。
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago
使用 Detectron2 框架在镁合金铸件 X 光图像中进行缺陷检测和分割
本文使用基于 Detectron2 的深度学习系统来对汽车零部件的 X 射线图像进行缺陷检测和分割，以帮助解决金属部件生产中的质量控制问题。
PDF2 years ago
CVPRCutPaste: 无监督学习用于异常检测和定位
该研究旨在构建一个高性能的缺陷检测模型，能够在未有异常数据的情况下检测图像中未知的异常模式。作者提出了一个两阶段框架，使用仅有的正常数据来进行异常检测，第一阶段学习自监督的深度表示，第二阶段建立基于学习表示的生成单类分类器。该方法在 MVT
PDF3 years ago
CVPRSewer-ML：一个多标签下水道缺陷分类数据集和基准测试
本文提出 Sewer-ML 数据集，其中包括 130 万张肮脏排水管道的视觉图片资源和缺陷分类注释，旨在解决肮脏排水管道的自动化检测问题，该数据集可以被用于图像分类和缺陷分类的研究和应用。
PDF3 years ago
AAAI带有 3D U-Net 的自动增材制造缺陷容积分割
本文基于医学成像领域的技术，提出使用 3D U-Net 模型自动分割 AM 样本的 XCT 图像中的缺陷，该方法最终在 AM 数据集上取得了 88.4% 的均交并比（IOU）结果，为 AM 缺陷检测和 3D 体积分割提供了新思路。
PDF3 years ago
利用卷积神经网络和迁移学习进行制造缺陷检测和分割
提出了一种基于掩膜区域卷积神经网络（Mask Region-based CNN）的系统，用于在 X 射线图像中识别铸造缺陷。该系统同时执行输入图像的缺陷检测和分割，并采用转移学习来减少训练数据需求并提高训练模型的预测准确性。
PDF6 years ago
使用深度强化学习技术伪造网络物理系统
本文介绍了采用 DRL 技术来缩短模拟验证在 CPS 中缺陷检测和 falsification 过程中所需的时间的方法，并给出了初步的评估结果。
PDF6 years ago