Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93212
Nhan đề: Học không giám sát trong kiểm tra ngoại quan bề mặt nắp cao su = Unsupervised learning in rubber stopper surface anomaly detection
Tác giả: Lê, Giang Nam
Lê, Xuân Trung
Từ khoá: Xử lý ảnh
Phát hiện dị thường
Kiểm tra quang học
Học không giám sát
Nấp cao su
Năm xuất bản: 2022
Tùng thư/Số báo cáo: Tạp chí Cơ khí Việt Nam;Số 298 .- Tr.71-76
Tóm tắt: Phát hiện sự dị thường trên bề mặt kết cấu là một vấn đề quan trọng và cần thiết. Trong ngành y tế, thuốc và dung dịch y tế được sản xuất trong phòng sạch. Những dị thường trên bề mặt nắp cao su mang một tiềm ẩn ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng thuốc dẫn đến ảnh hưởng sức khỏe của con người hoặc động vật khi sử dụng. Một sự dị thường trên bề mặt nắp cao su cần phải được phát hiện để có thể loại bỏ sớm. Thách thức chính của nhiệm vụ này đó là phát hiện các vùng có sự thay đổi là dị thường nhỏ, nhiễu so với mức bình thường, thiếu dữ liệu nắp cao su dị thường được gán nhãn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ ra một phương pháp tiếp cận kết hợp nhúng từ mô hình ImageNet cho phát hiện phân loại những ảnh dị thường và bình thường của nắp cao su. Chúng tôi đã mở rộng và đề xuất mô hình PatchCore với bộ siêu tham số mới để đạt hiệu suất phát hiện các điểm dị thường. Đầu vào hình ảnh 1 kênh, đầu ra mặt nạ phân đoạn hình ảnh với các vùng dị thường trên bề mặt ảnh nắp cao su thử nghiệm. Chúng tôi tiếp tục báo cáo kết quả bộ dữ liệu bổ sung và cũng tìm thấy kết quả khả quan trong chế độ ít mẫu với chỉ số F1 và AUC lần lượt là 0.95 và 0,84.
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/93212
ISSN: 2615-9910
Bộ sưu tập: Cơ khí Việt Nam

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
2.77 MBAdobe PDF
Your IP: 18.117.254.202


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.