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基于深度学习的无监督工业品缺陷检测方法及装置[发明专利]

专利名称：基于深度学习的无监督工业品缺陷检测方法及装置专利类型：发明专利

发明人：王汉凌，段经璞，汪漪

申请号：CN202011377532.9

申请日：20201127

公开号：CN112446869A

公开日：

20210305

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无监督工业品缺陷检测方法及装置、计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：使用训练样本对第一自编码器进行训练，并在训练过程中得到训练样本的隐含表达；对训练样本的隐含表达进行降维处理，得到正常样本的隐含表达；使用正常样本的隐含表达对第二自编码器中的记忆模块进行初始化，并使用训练样本对第二自编码器进行训练；将测试样本输入至已训练的第二自编码器，得到重建后的样本；使用测试样本及重建后的样本进行计算得到缺陷掩模，并根据缺陷掩模判断所述测试样本是否存在缺陷。本发明实现了在仅使用无缺陷的图像样本对模型进行训练的情况下对缺陷的有效检测，提升了缺陷检测的效果。

申请人：鹏城实验室，南方科技大学

地址：518000 广东省深圳市南山区兴科一街2号

国籍：CN

代理机构：深圳市世纪恒程知识产权代理事务所

代理人：舒丁

本文发布于:2024-09-23 01:39:57，感谢您对本站的认可！

本文链接：https://www.17tex.com/tex/2/415404.html

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