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修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测
被引量：
2
1
作者
唐善成
逯建辉
+2 位作者
张莹
金子成
赵安新
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期718-728,共11页
磁瓦表面缺陷样本数量少,异常视觉特征分布发散,现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布,使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征,导致相关无监督检测方法性能低下....
磁瓦表面缺陷样本数量少,异常视觉特征分布发散,现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布,使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征,导致相关无监督检测方法性能低下.为此,采用多头注意力增强的掩码图像修复网络(MIINet),长距离提取图像特征,捕捉全局信息,增强图像修复的能力;引入视觉显著性算法抑制磁瓦表面纹理信息和突显缺陷区域,以便二值化算法精准分割缺陷嫌疑区域;利用MIINet修复待检测图像缺陷嫌疑区域,选用修复前后图像的残差图像和结构相似性实现缺陷检测与缺陷判定.与经典无监督方法相比,修复缺陷嫌疑区域的表面缺陷检测方法的准确率提升了2.36%,F1值提升了1.62%.
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关键词
多头注意力
磁瓦表面缺陷检测
无监督学习
图像修复
视觉显著性
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职称材料
题名
修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测
被引量：
2
1
作者
唐善成
逯建辉
张莹
金子成
赵安新
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期718-728,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0808300)
陕西省科技计划重点产业创新链(群)项目(2020ZDLGY15-07)。
文摘
磁瓦表面缺陷样本数量少,异常视觉特征分布发散,现有依赖目标特征的有监督检测方法不能有效检测未定义缺陷;磁瓦表面正常纹理呈非均匀且非周期性分布,使得经典重构网络难以准确地重构磁瓦表面正常特征,导致相关无监督检测方法性能低下.为此,采用多头注意力增强的掩码图像修复网络(MIINet),长距离提取图像特征,捕捉全局信息,增强图像修复的能力;引入视觉显著性算法抑制磁瓦表面纹理信息和突显缺陷区域,以便二值化算法精准分割缺陷嫌疑区域;利用MIINet修复待检测图像缺陷嫌疑区域,选用修复前后图像的残差图像和结构相似性实现缺陷检测与缺陷判定.与经典无监督方法相比,修复缺陷嫌疑区域的表面缺陷检测方法的准确率提升了2.36%,F1值提升了1.62%.
关键词
多头注意力
磁瓦表面缺陷检测
无监督学习
图像修复
视觉显著性
Keywords
multi-head attention
magnetic tile surface defect detection
unsupervised learning
image inpaint-ing
vision saliency
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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作者
出处
发文年
被引量
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1
修复缺陷嫌疑区域的无监督磁瓦表面缺陷检测
唐善成
逯建辉
张莹
金子成
赵安新
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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