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基于自编码器GAN数据增强的工业小目标缺陷检测
被引量：
2
1
作者
周思聪
向峰
+1 位作者
李红军
左颖
《现代制造工程》
北大核心
2025年第2期101-108,共8页
工业缺陷图像样本是工业产品缺陷检测、分类和分级的基础数据。针对工业缺陷检测目前仍存在复杂环境下的目标检测困难、样本数量不足导致特征提取差等问题,提出了一种预训练的自编码器生成对抗网络。用预训练的自编码器代替基础生成对...
工业缺陷图像样本是工业产品缺陷检测、分类和分级的基础数据。针对工业缺陷检测目前仍存在复杂环境下的目标检测困难、样本数量不足导致特征提取差等问题,提出了一种预训练的自编码器生成对抗网络。用预训练的自编码器代替基础生成对抗网络(GAN)的生成网络,引导生成网络更好地融合数据特征。结合目标图像的特征重新设计一个编码器-解码器损失函数来替换GAN的对抗损失函数。利用钢卷端面缺陷数据集进行试验。试验结果表明,经过改进GAN数据增强后,平均精度均值mAP0.5最高提升了0.118,对单类缺陷的检测准确率最高提升了0.138。
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关键词
生成对抗网络
工业图像生成
预训练自编码器
缺陷检测
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职称材料
题名
基于自编码器GAN数据增强的工业小目标缺陷检测
被引量：
2
1
作者
周思聪
向峰
李红军
左颖
机构
武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
武汉科技大学冶金装备与控制技术教育部重点实验室
武汉纺织大学机械工程与自动化学院
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
出处
《现代制造工程》
北大核心
2025年第2期101-108,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51975431)
中央高校基本科研业务费专项资助项目。
文摘
工业缺陷图像样本是工业产品缺陷检测、分类和分级的基础数据。针对工业缺陷检测目前仍存在复杂环境下的目标检测困难、样本数量不足导致特征提取差等问题,提出了一种预训练的自编码器生成对抗网络。用预训练的自编码器代替基础生成对抗网络(GAN)的生成网络,引导生成网络更好地融合数据特征。结合目标图像的特征重新设计一个编码器-解码器损失函数来替换GAN的对抗损失函数。利用钢卷端面缺陷数据集进行试验。试验结果表明,经过改进GAN数据增强后,平均精度均值mAP0.5最高提升了0.118,对单类缺陷的检测准确率最高提升了0.138。
关键词
生成对抗网络
工业图像生成
预训练自编码器
缺陷检测
Keywords
Generative Adversarial Network(GAN)
industrial image generation
pre-trained autoencoder
defect detection
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自编码器GAN数据增强的工业小目标缺陷检测
周思聪
向峰
李红军
左颖
《现代制造工程》
北大核心
2025
2
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