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基于特征对比的半监督工业缺陷检测方法及系统

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本发明提供了一种基于特征对比的半监督工业缺陷检测方法及系统，包括：步骤S1：采集待测产品图片，随机对图片标注标签；步骤S2：对待测产品进行分类，分为有标签输入和无标签输入；步骤S3：对于有标签输入，用图片和对应的标签对于学生网络进行训练；对于无标签输入，输入到教师网络中产生相应的伪标签和表征；步骤S4：对于伪标签进行筛选，分出可靠像素和不可靠像素；步骤S5：对于可靠像素送入学生网络中进行监督；对于不可靠像素，根据其特征编码信息，对学生网络进行基于对比学习的特征优化。本发明在工业缺陷检测数据的标注缺乏的情况下，训练出有效的神经网络模型进行缺陷检测，减少了人工标注工作量，大大降低了成本。

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公开/公告号CN114494780A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人上海交通大学;
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申请/专利号CN202210094096.7
发明设计人乐心怡;王钰超;陈彩莲;关新平;
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申请日2022-01-26
分类号G06V10/764;G06V10/82;G06V10/48;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构
代理人
地址 200240 上海市闵行区东川路800号
入库时间 2023-06-19 15:16:37

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06V10/764 专利申请号:2022100940967 申请日:20220126

实质审查的生效

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