Oasis-Net: aprendizaje de conjunto de atención morfológica para detección de defectos en superficies
Autores: Hong, Younggi; Yoo, Seok Bong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Oasis-Net: aprendizaje de conjunto de atención morfológica para detección de defectos en superficies
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Sistemas de detección de defectos en la superficie
Métodos convencionales de detección de defectos
Técnicas de detección de fallas
Aprendizaje de conjunto de atención morfológica
OASIS-Net
Funciones de pérdida especializadas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Los sistemas de detección de defectos en la superficie, que han avanzado más allá de los métodos convencionales de detección de defectos, reducen el riesgo de accidentes y aumentan la eficiencia laboral y la productividad.
Descripción
Los sistemas de detección de defectos en la superficie, que han avanzado más allá de los métodos convencionales de detección de defectos, reducen el riesgo de accidentes y aumentan la eficiencia laboral y la productividad.