【摘 要】
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近年来,随着计算机视觉技术的快速发展,它已经开始应用于工业质量检测行业,并取得了初步成效。工业图像异常检测作为计算机视觉领域的一个重要研究内容,能检测出偏离正常期望行为的异常数据,为各类系统的正常运转提供保障。因此,研究将异常检测技术运用于工业图像的异常检测与定位具有重要意义。本文首先介绍了传统机器学习方法和深度学习相关的知识,指出它们在异常检测中存在的问题,然后将深度学习与传统机器学习相结合,提
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近年来,随着计算机视觉技术的快速发展,它已经开始应用于工业质量检测行业,并取得了初步成效。工业图像异常检测作为计算机视觉领域的一个重要研究内容,能检测出偏离正常期望行为的异常数据,为各类系统的正常运转提供保障。因此,研究将异常检测技术运用于工业图像的异常检测与定位具有重要意义。本文首先介绍了传统机器学习方法和深度学习相关的知识,指出它们在异常检测中存在的问题,然后将深度学习与传统机器学习相结合,提出了基于局部离群因子的工业图像异常检测与定位算法和基于单类支持向量机的工业图像异常检测与定位算法。本文主要研究内容和成果如下:1、提出了基于局部离群因子的工业图像异常检测与定位算法,利用在Image Net数据集上预训练的残差网络提取图像级特征,使用局部离群因子,计算被测图像的异常分数,实现异常检测。为了准确地定位出图像中的异常像素,将残差网络的前三层输出特征融合提取嵌入向量特征,计算超像素的异常分数,得到像素级的异常得分图,对异常得分图上采样并可视化,输出异常像素掩码图。在MVTec AD数据集上进行实验,得到异常检测平均AUC（Area Under Curve）值为92.5%,异常定位的平均AUC值为91.1%。2、提出了基于单类支持向量机的工业图像异常检测与定位算法,以预训练的残差网络提取特征,利用支持向量数据描述（Support Vector Data Description,SVDD）算法找到超像素的最小超球体中心。计算超像素到超球体中心的欧式距离,作为超像素的异常得分,得到像素级异常得分图,对异常得分图上采样并可视化,输出异常定位掩码图。对于异常检测任务,以像素级异常得分图中的最大异常得分,作为被测图像的异常得分。在MVTec AD数据集上进行实验,异常检测的平均AUC值为89.1%,异常定位的平均AUC值为94.1%,优于第三章算法,并且时间缩短了一半。
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