AnomalySeg: enfoque de segmentación rápida de anomalías basado en aprendizaje profundo para la detección de defectos en superficies
Autores: Song, Yongxian; Xia, Wenhao; Li, Yuanyuan; Li, Hao; Yuan, Minfeng; Zhang, Qi
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
AnomalySeg: enfoque de segmentación rápida de anomalías basado en aprendizaje profundo para la detección de defectos en superficies
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Inspección de calidad del producto
Detección de defectos en la superficie
Técnica basada en segmentación
Módulo residual híbrido
Convoluciones dilatadas
Segmentación de anomalías.
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
La inspección de calidad del producto es un elemento crucial en la fabricación industrial, sin embargo, defectos como manchas y imperfecciones suelen aparecer con frecuencia después de que el producto está terminado. La mayoría de las investigaciones han utilizado modelos de detección y han evitado las redes de segmentación debido a la distribución desigual de la información defectuosa. Para superar este desafío, este trabajo presenta una técnica de detección de defectos de superficie basada en segmentación rápida.
Descripción
La inspección de calidad del producto es un elemento crucial en la fabricación industrial, sin embargo, defectos como manchas y imperfecciones suelen aparecer con frecuencia después de que el producto está terminado. La mayoría de las investigaciones han utilizado modelos de detección y han evitado las redes de segmentación debido a la distribución desigual de la información defectuosa. Para superar este desafío, este trabajo presenta una técnica de detección de defectos de superficie basada en segmentación rápida.