| 自监督瓷砖表面异常检测与定位 |
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| 引用本文： | 王飞州,程凡永,张明艳,张红.自监督瓷砖表面异常检测与定位[J].电子测量技术,2023,46(17):180-188. |
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| 作者姓名： | 王飞州 程凡永 张明艳 张红 |
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| 作者单位： | 安徽工程大学电气工程学院 芜湖 241000;安徽工程大学 芜湖 241000 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61976005）、安徽工程大学 鸠江区协同创新专项基金（2022cyxtb10）、芜湖市重点研发项目（2022yf42）、检测技术与节能装置安徽省重点实验室开放研究基金（JCKJ2021B06）、安徽省教育厅重点项目（2022AH050981）资助 |
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| 摘 要： | 针对瓷砖表面异常检测中人工检测效率低、成本高和自动检测标记样本不足、漏检率高等问题，提出了一种自监督学习模型，无需大量缺陷样本，即可实现瓷砖表面常见异常的检测与定位。自监督学习通过样本扩充产生负样本，利用分布增强对比学习提高数据不规则性和扩展样本分布，进而降低对比表示的均匀性，使表示特征分布与分类目标保持一致。在自监督学习表示基础上，构建一类分类器实现了准确的异常检测与定位。实验结果表明，在异常检测标准评估度量(AUROC)准则下，该方法相比其他两种先进方法异常检测率分别提高了371%和274%；异常定位率分别提高了122%和401%，且具有更可靠的检测性能。
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| 关 键 词： | 自监督 瓷砖 分布增强对比学习 异常检测 |
Self-supervised learning for anomaly detection and location of ceramic tile surface |
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| Wang Feizhou,Cheng Fanyong,Zhang Mingyan,Zhang Hong.Self-supervised learning for anomaly detection and location of ceramic tile surface[J].Electronic Measurement Technology,2023,46(17):180-188. |
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| Authors: | Wang Feizhou Cheng Fanyong Zhang Mingyan Zhang Hong |
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| Affiliation: | School of Electrical Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000, China;Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000, Chin |
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