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题名基于孪生网络的分类器输出重复性优化方法
被引量：1
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作者
喻勇涛
孙奥
李昂
朱琳琳
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机构
沈阳航空航天大学自动化学院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第1期118-127,共10页
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基金
2022年度辽宁省教育厅基本科研项目(LJKZZ20220034)。
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文摘
在工业表面质检场景中,深度分类神经网络常用于对产品图像进行分类,实现对产品的合格判别或品质分级,搭载深度分类神经网络的表面质检设备需进行量具的检验重复性与再现性(AR&R)评估。但产品载具受装配公差以及设备振动等因素的影响,导致设备拍摄的产品图像会出现位置、角度、亮度、模糊度的相关扰动。针对扰动图像,分类神经网络将无法输出一致的分类结果和分类概率,使得表面质检设备无法通过AR&R评估,将此问题总结为网络输出重复性问题。为此,提出一种基于孪生网络的分类神经网络训练方法。孪生主网络使用原始样本进行监督学习训练,学习输出正确的分类类别,孪生次网络通过指数平滑拷贝主网络权重,输出与原始样本对应的扰动样本的特征嵌入,用于对主网络进行对比学习训练,使主网络对原始样本与扰动样本的输入均输出一致的分类概率,在推理过程中仅保留主网络用于产品缺陷分类。实验结果表明,该方法的分类准确率和分类概率方差分别为99.3462%和0.001016,可有效缓解使用深度分类神经网络对工业产品图像分类的输出重复性问题,在显著降低分类概率方差的同时分类准确率也有一定提升。
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关键词
深度学习
孪生网络
工业质检
重复性
检验重复性与再现性评估
鲁棒性
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Keywords
deep learning
Siamese networks
industrial Quality Control(QC)
repeatability
Attribute Reproducibility and Repeatability(AR&R)assessment
robustness
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名利用重复性和再现性的估计值评估测量不确定度
被引量：16
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作者
熊英
郭巨权
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机构
国土资源部西安矿产资源监督检测中心
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出处
《岩矿测试》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第2期350-354,共5页
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基金
中国地质大调查项目(1212010816001)
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文摘
利用标准分析方法重复性、再现性的估计值,对EDTA容量法测定铜铅锌矿石中铅含量的结果进行不确定度评定,检验了参与协作试验的7个实验室偏倚分量的显著性及方法的重复性,当协作试验实验室偏倚及方法精密度处于控制范围时,测量不确定度主要与方法的再现性有关。为按相关标准进行协同试验建立的标准测试方法,提供了一种经济有效的测量不确定度评定方法。
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关键词
重复性
再现性
不确定度
评估
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Keywords
repeatability
reproducibility
uncertainty
estimation
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分类号
O213.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名因瓦水准标尺尺长改正检定方法的对比研究
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作者
李文一
程增杰
赵立军
苏国营
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机构
中国地震局第一监测中心
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出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2015年第5期887-889,893,共4页
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基金
中国地震局地震研究所所长基金(IS201366008)
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文摘
目前国内外新旧水准标尺检定装置并存,有传统的特定分划检定和采用自动化装置的全尺分划检定两种方法。为比较两种方法的差异,用配对样本t检验法对两种方法测量结果的一致性进行检验,对复现性条件下测量结果的可接受性进行评价,并对全尺分划检定进行重复性试验。结果表明,全尺分划检定与分米分划检定的结果无显著性差异;同一种检定方法的重复性误差与两种检定方法的互差为同一数量级。
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关键词
水准标尺
全尺分划检定
配对样本t检验
再现性
重复性
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Keywords
levelling staff
full-scale verification
paired-samples t test
reproducibility
repeatability
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分类号
P242
[天文地球—测绘科学与技术]
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