专利名称：一种基于无监督深度学习算法的工业图像缺陷检测方法 专利类型：发明专利
发明人：雷可，杨俊杰，郑军
申请号：CN202210285619.6
申请日：20220322
公开号：CN114663391A
公开日：
20220624
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于无监督深度学习算法的工业图像缺陷检测方法，包括如下步骤：S1、首先通过预训练的深度卷积网络提取没有缺陷的正常图像上的各个不同尺度的特征；S2、对得到的不同尺度的特征通过设计的方式进行特征融合；S3、对融合后的特征通过随机投影的方法进行降维处理；S4、对降维后的特征进行特征选择；S5、计算检测图像特征和核心特征集合上各个特征之间的距离，选择与核心集中与其最近的特征，将两者之间的距离作为检测图像特征图位置的异常分数。本发明简化了大量流程和时间，对于新种类的产品的迁移性能更好，建模时间更短，本申请中对图像上的特征进行建模分析，检测的鲁棒性高。 申请人：聚时科技(上海)有限公司
地址：200090 上海市杨浦区杨树浦路2300号3B层B02-59室
国籍：CN
代理机构：襄阳蒲公英知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：汤天鹏
豫公网安备41160202000603
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