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作者丨吴雨培 来源丨act 工业AI 编辑丨极市平台 导 读 当前基于有监督的缺陷检测算法,在数据量充足的场景下已经逐步成功落地,但工业场景具有一定的离散性,大部分应用场景均为小样本检测场景,小样本问题的解决有助于将AI技术应用于千千万万工厂。本文简单总结介绍了两种从算法路径解决小样本问题的方法。 在工业生产制造中,由于生产过程是一个多因素耦合的复杂过程,生产过程中的任何异常都会导致产品缺陷产生,及时识别异常产品的缺陷模式是提高生产质量和生产效率的有效途径,所以缺陷检测具有十分重要的研究意义。 早期的产品缺陷模式识别主要是通过机器学习方法进行的,如支持向量机、反向传播网络等。这些方法与用肉眼直接对产品缺陷进行识别相比,大大降低了工作量。但是这些早期方法存在以下不足:
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