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基于遮挡图像多尺度重建的表面缺陷检测
1
作者
许超杰
李烨
周子斐
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期70-77,共8页
遮挡图像重建是无监督异常检测的主要方法之一,通过生成式模型对遮挡后的图像重建,根据重建差异来估计图像区域的异常分数,高异常分数区域即为缺陷区域。然而,现有方法仅采用若干个尺度相互独立的遮挡策略,使得模型缺乏对非规则遮挡图...
遮挡图像重建是无监督异常检测的主要方法之一,通过生成式模型对遮挡后的图像重建,根据重建差异来估计图像区域的异常分数,高异常分数区域即为缺陷区域。然而,现有方法仅采用若干个尺度相互独立的遮挡策略,使得模型缺乏对非规则遮挡图像的重建能力;在重建过程中图像缺失部分与完整部分的全局依赖性未被充分考虑。针对上述问题,提出多尺度网格的遮挡策略,并采用自注意力机制增强自编码器重建过程中对全局依赖性的刻画。实验结果验证了所提方法的有效性,与其他方法相比获得了更优的表面缺陷检测性能。
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关键词
表面缺陷检测
异常检测
遮挡图像重建
自编码器
自注意力机制
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职称材料
题名
基于遮挡图像多尺度重建的表面缺陷检测
1
作者
许超杰
李烨
周子斐
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期70-77,共8页
文摘
遮挡图像重建是无监督异常检测的主要方法之一,通过生成式模型对遮挡后的图像重建,根据重建差异来估计图像区域的异常分数,高异常分数区域即为缺陷区域。然而,现有方法仅采用若干个尺度相互独立的遮挡策略,使得模型缺乏对非规则遮挡图像的重建能力;在重建过程中图像缺失部分与完整部分的全局依赖性未被充分考虑。针对上述问题,提出多尺度网格的遮挡策略,并采用自注意力机制增强自编码器重建过程中对全局依赖性的刻画。实验结果验证了所提方法的有效性,与其他方法相比获得了更优的表面缺陷检测性能。
关键词
表面缺陷检测
异常检测
遮挡图像重建
自编码器
自注意力机制
Keywords
surface defect detection
anomaly detection
masked image reconstruction
auto-encoder
self-attention mechanism
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
发文年
被引量
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1
基于遮挡图像多尺度重建的表面缺陷检测
许超杰
李烨
周子斐
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023
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