基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 来源 | 智造情报局 导 读 缺陷检测是工业生产过程中的关键环节，其检测结果的好坏直接影响着产品的质量。 而在现实场景中，但产品瑕疵率非常低，甚至是没有，缺陷样本的不充足使得需要深度学习缺陷检测模型准确率不高。如何在缺陷样本少的情况下实现高精度的检测呢？目前有两种方法，一种是小样本学习，另一种是用GAN。本文将介绍一种 GAN用于无缺陷样本产品表面缺陷检测。 深度学习在计算机视觉主流领域已经应用的很成熟，但是在工业领域，比如产品表面缺陷检测，总感觉没有发挥深度学习的强大能力，近几年表面缺陷的 相关研究主要是集中在各种借鉴主流神经网络框架，从CNN到YOLO，SSD，甚至到语义分割的FCN相关论文，通过一些技术，对框架进行轻 ………………………………