典型文献
基于正样本的工业缺陷检测研究
文献摘要：
机器视觉表面缺陷检测在工业生产中扮演着重要的角色.传统都是直接人工肉眼鉴别是否存在表面缺陷,不仅耗费人力且不能准确识别缺陷.
机器视觉可以替代人眼进行检测,但在实际应用中仍面临很多挑战,尤其是近几年的传统图像算法解决方案基于经验手工设计,算法存在精度较低且不够鲁棒的问题,特别是在诸如打光、形变、失真和遮挡等复杂的场景中.现今深度学习在特征提取方面有着亮眼的表现,在诸多有监督的任务上都取得了优质的表现,例如分类、目标检测和图像分割.
文献关键词：
中图分类号：
作者姓名：
肖一帆;胡伟
作者机构：
河南理工大学 电气学院
文献出处：
引用格式：
[1]肖一帆;胡伟-.基于正样本的工业缺陷检测研究)[J].中国科技信息,2022(15):108-110
A类：
B类：
工业缺陷,机器视觉,表面缺陷检测,肉眼,耗费,准确识别,人眼,图像算法,基于经验,打光,失真,遮挡,亮眼,有监督,目标检测,和图像,图像分割
AB值：
0.433565
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