工业缺陷检测深度学习方法

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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 仅作学术分享，不代表本公众号立场，侵权联系删除 转载于：专知 基于深度学习的工业缺陷检测方法可以降低传统人工质检的成本, 提升检测的准确性与效率, 因而在智能制造中扮演重要角色, 并逐渐成为计算机视觉领域新兴的研究热点之一. 其被广泛地应用 于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中. 本综述旨在对工业缺陷检测的任务定义、 难点、挑战、主流方法、公共数据集及评价指标等进行全面归纳, 以帮助研究人员快速了解该领域. 具 体而言, 本文首先介绍工业缺陷检测的背景与特点. 接着, 按照实际数据标注情况, 划分出缺陷模式已 知、缺陷模式未知与少量缺陷标注 3 种研究任务设置, 并根据方法类型作进一步归纳与分析, 探讨了 各方法的性 ………………………………