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2025年04月13日 星期天

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  • 1756-L55M24

  • 更新时间:2025-04-13
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1756-L55M24智能制造工业检测中,除传统的模板匹配方法,目前更主流的是基于深度学习的方法。因工业检测的高准确率需求,有监督的深度学习能满足要求。有监督的深度学习的一大特点是需要已知类别标签的训练图像数据集,这个训练集理论上包含的数据量越大,检测的效果越好。但结合工业检测的实际场景,难以采集这么大的样本数据量。另外,制造行业中缺陷品的数量远远少于合格品,随机获取的训练集样本将存在样本分布不平衡的问题。即使在大样本数据二分类问题中,样本分布也应该尽量做到每类占比50 %。  

在智能制造领域,获取样本图像数据的方法有两种,一种是在流水线作业时在线采集,另一种是样本摆拍的离线采集。   在流水线作业时在线采集的优势在于不影响工业生产即可完成样本图像数据的采集,图像数据来自于工业现场,并且可采集等同于生产数量的样本图像数据集。但问题在于样本类别按合格率分布,缺陷品的样本图像将远远小于合格品,样本分布不平衡。其次工业现场的拍摄环境无法保证,容易造成样本图像的质量不一,影响训练效果。   相对地,样本摆拍的离线采集模式的优点是可控的样本分布,人工控制各类别的样本数量分布一致;可控的实验室拍摄环境,可以保证得到高质量的样本图像。缺点也很明显,收集样本需花费大量时间,拍摄耗时耗力,训练模型不能适用于工业现场检测,短时间内无法得到大样本图像数据集。因此,样本数据由于量小、不平衡难以支持深度学习,成为目前的一大瓶颈问题。  

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