基于正样本的产品缺陷检测研究  

作　　者：齐宇霄 王正 谢辉 唐倩 童莹[1] 

机构地区：[1]南京工程学院信息与通信工程学院,江苏南京211167

出　　处：《物联网技术》2021年第7期12-15,共4页Internet of things technologies

摘　　要：针对机器视觉中正负产品样本数量不均衡以及负样本采集困难的问题,提出了一种基于正样本的产品缺陷检测方法。首先,在正样本训练集上进行缺陷构建,训练自动编码器;然后,将用于测试的负样本放入训练好的自动编码器进行训练;最后,使用LBP算子求出缺陷坐标。实验在“征图杯”校园机器视觉人工智能大赛所给初赛A榜数据集上进行验证,发现实验提出的基于正样本的产品缺陷检测网络模型对于测试样本具有较高的检测精度,实用价值较高。

关 键 词：自动编码器 LBP算子 正样本训练 缺陷检测 机器视觉 检测精度 

分 类 号：TP391.1[自动化与计算机技术—计算机应用技术]