基于深度学习的表面缺陷检测方法综述
文献类型：期刊论文
| 作者 | 陶显 ; 侯伟; 徐德
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| 刊名 | 自动化学报
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| 出版日期 | 2021-05 |
| 卷号 | 47期号:5页码:1017-1034 |
| 关键词 | 深度学习 表面缺陷检测 机器视觉 卷积神经网络 |
| 英文摘要 | 近年来,基于深度学习的表面缺陷检测技术广泛应用在各种工业场景中.本文对近年来基于深度学习的表面缺陷检测方法进行了梳理,根据数据标签的不同将其分为全监督学习模型方法、无监督学习模型方法和其他方法三大类,并对各种典型方法进一步细分归类和对比分析,总结了每种方法的优缺点和应用场景.本文探讨了表面缺陷检测中三个关键问题,介绍了工业表面缺陷常用数据集.最后,对表面缺陷检测的未来发展趋势进行了展望. |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/44875]  |
| 专题 | 精密感知与控制研究中心_精密感知与控制 |
| 作者单位 | 1.中国科学院自动化研究所 2.中国科学院大学人工智能学院 3.中国科学院自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陶显,侯伟,徐德. 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述[J]. 自动化学报,2021,47(5):1017-1034. |
| APA | 陶显,侯伟,&徐德.(2021).基于深度学习的表面缺陷检测方法综述.自动化学报,47(5),1017-1034. |
| MLA | 陶显,et al."基于深度学习的表面缺陷检测方法综述".自动化学报 47.5(2021):1017-1034. |
入库方式： OAI收割
来源：自动化研究所
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