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基于Transformer的生成对抗网络的柔印标签在线检测
1
作者
龙进良
蓝学深
+4 位作者
蔡念
燕舒乐
肖盼
许少秋
周映红
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第11期306-315,共10页
为了及时把控柔印标签的生产质量,融合Transformer设计了一种生成对抗网络,提出了一种柔印标签在线检测方法。为了解决实际生产中缺陷样品稀少、样本分布不均的问题,提出了一种新颖的噪声添加方案模拟缺陷样本,仅使用合格的柔印标签样...
为了及时把控柔印标签的生产质量,融合Transformer设计了一种生成对抗网络,提出了一种柔印标签在线检测方法。为了解决实际生产中缺陷样品稀少、样本分布不均的问题,提出了一种新颖的噪声添加方案模拟缺陷样本,仅使用合格的柔印标签样本训练模板生成器。结合跳连接和Transformer block设计了一种生成对抗网络,以及相应的损失函数,以提高生成器对模板的表示能力。设计了一种基于自适应阈值的缺陷评估方案实现柔印标签检测。实验结果表明,提出的检测方法可以在每个样本38 ms的合理检测时间下,达到2.23%平均误检率、0%平均漏检率、0.983 F1-score的检测性能,在数据集上优于现有异常检测深度学习方法。
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关键词
图像处理
缺陷检测
生成对抗网络
柔印标签
随机噪声
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职称材料
题名
基于Transformer的生成对抗网络的柔印标签在线检测
1
作者
龙进良
蓝学深
蔡念
燕舒乐
肖盼
许少秋
周映红
机构
广东工业大学信息工程学院
广东工业大学精密电子制造技术与装备国家重点实验室
佛山缔乐视觉科技有限公司
出处
《计算机工程与应用》
北大核心
2025年第11期306-315,共10页
基金
国家自然科学基金(62171142)
广东省科技计划项目(2021A1515011908)
茂名市科技项目(2022S048)。
文摘
为了及时把控柔印标签的生产质量,融合Transformer设计了一种生成对抗网络,提出了一种柔印标签在线检测方法。为了解决实际生产中缺陷样品稀少、样本分布不均的问题,提出了一种新颖的噪声添加方案模拟缺陷样本,仅使用合格的柔印标签样本训练模板生成器。结合跳连接和Transformer block设计了一种生成对抗网络,以及相应的损失函数,以提高生成器对模板的表示能力。设计了一种基于自适应阈值的缺陷评估方案实现柔印标签检测。实验结果表明,提出的检测方法可以在每个样本38 ms的合理检测时间下,达到2.23%平均误检率、0%平均漏检率、0.983 F1-score的检测性能,在数据集上优于现有异常检测深度学习方法。
关键词
图像处理
缺陷检测
生成对抗网络
柔印标签
随机噪声
Keywords
image processing
defect detection
generative adversarial network
flexographic printing labels
random noise
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于Transformer的生成对抗网络的柔印标签在线检测
龙进良
蓝学深
蔡念
燕舒乐
肖盼
许少秋
周映红
《计算机工程与应用》
北大核心
2025
0
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