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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

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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


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.

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