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Aprendizaje de subespacios neurales para la detección de defectos en superficies

Autores: Liu, Bin; Chen, Weifeng; Li, Bo; Liu, Xiuping

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Aprendizaje de subespacios neurales para la detección de defectos en superficies


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Inspección de defectos
Aprendizaje de subespacios no supervisado
Redes neuronales
Aumento de datos
Técnicas de aprendizaje profundo
Evaluaciones de productos industriales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 25

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La inspección de defectos en la superficie es una técnica clave en las evaluaciones de productos industriales. Comparada con otras aplicaciones visuales, la inspección de defectos industriales sufre de un problema de muestra pequeña y de falta de datos etiquetados. Por lo tanto, los métodos convencionales de aprendizaje profundo que dependen de grandes muestras supervisadas no pueden generalizarse directamente a esta tarea.

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