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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请提供了一种基于特征乱序重排的表面缺陷检测方法和装置，涉及视觉异常检测技术领域，该方法包括：获取待检测图像的多层次融合特征图；利用特征重构网络对所述多层次融合特征图进行特征乱序重排，得到重构特征图；根据所述多层次融合特征图与所述重构特征图之间的差异，得到异常检测结果。由于样本重构特征图是正常样本多层次融合特征图经过特征乱序重排得到的，因而可以根据任务难度构建不同样本重构特征图来适配工业环境的不同设置，使基于正常样本多层次融合特征图和样本重构特征图之间的全局误差和局部误差训练得到的特征重构网络，在工业环境中的不同设置下均能有效实现异常检测。
主权项：1.一种基于特征乱序重排的表面缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取待检测图像的多层次融合特征图；利用特征重构网络对所述多层次融合特征图进行特征乱序重排，得到重构特征图；其中，所述特征重构网络是基于正常样本多层次融合特征图和样本重构特征图之间的全局误差和局部误差训练得到的，所述样本重构特征图是所述正常样本多层次融合特征图经过特征乱序重排得到的；根据所述多层次融合特征图与所述重构特征图之间的差异，得到异常检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于特征乱序重排的表面缺陷检测方法和装置
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