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基于反向蒸馏和辅助分割的工件缺陷检测
1
作者
王福祥
李佐勇
+2 位作者
郭磊
李炜
陈新伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2651-2659,共9页
针对工件图像背景纹理复杂、缺陷图像获取困难的问题,提出一种基于反向蒸馏和辅助分割的无监督缺陷检测模型RDSeg。该模型利用人工合成的缺陷图像,通过反向蒸馏增强学生网络对缺陷的敏感性;设计一个差异指导同步模块,以减轻背景噪声干扰...
针对工件图像背景纹理复杂、缺陷图像获取困难的问题,提出一种基于反向蒸馏和辅助分割的无监督缺陷检测模型RDSeg。该模型利用人工合成的缺陷图像,通过反向蒸馏增强学生网络对缺陷的敏感性;设计一个差异指导同步模块,以减轻背景噪声干扰;使用端到端的语义分割网络进行辅助分割,通过最小化分割预测损失来优化模型参数,使其有针对性地学习图像的关键特征以忽略背景噪声。在公开的金属零件数据集MPDD上的实验表明,该方法能够在复杂背景下实现精确、稳定的工件缺陷检测和定位。
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关键词
缺陷检测
反向蒸馏
辅助分割
无监督学习
教师网络
学生网络
差异指导同步
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职称材料
题名
基于反向蒸馏和辅助分割的工件缺陷检测
1
作者
王福祥
李佐勇
郭磊
李炜
陈新伟
机构
福州大学计算机与大数据
学院
闽江学院
计算机与大数据
学院
闽江学院信息处理与智能控制重点实验室
武夷
学院
数学与计算机
学院
福建理工大学计算机科学与数学
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第9期2651-2659,共9页
基金
国家自然科学基金面上基金项目(62471207)
福建省自然科学基金项目(2023J011390,2024J02029)
+1 种基金
福州市科技重大基金项目(2022-ZD-005)
2023年度福州海洋研究院“揭榜挂帅”科技基金项目(2023F04)。
文摘
针对工件图像背景纹理复杂、缺陷图像获取困难的问题,提出一种基于反向蒸馏和辅助分割的无监督缺陷检测模型RDSeg。该模型利用人工合成的缺陷图像,通过反向蒸馏增强学生网络对缺陷的敏感性;设计一个差异指导同步模块,以减轻背景噪声干扰;使用端到端的语义分割网络进行辅助分割,通过最小化分割预测损失来优化模型参数,使其有针对性地学习图像的关键特征以忽略背景噪声。在公开的金属零件数据集MPDD上的实验表明,该方法能够在复杂背景下实现精确、稳定的工件缺陷检测和定位。
关键词
缺陷检测
反向蒸馏
辅助分割
无监督学习
教师网络
学生网络
差异指导同步
Keywords
defect detection
reverse distillation
auxiliary segmentation
unsupervised learning
teacher network
student network
difference-guided synchronization
分类号
TP391.41 [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
发文年
被引量
操作
1
基于反向蒸馏和辅助分割的工件缺陷检测
王福祥
李佐勇
郭磊
李炜
陈新伟
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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