目錄
序
前言
第1章 緒論 1
1.1 工業(yè)缺陷檢測的背景意義 1
1.2 缺陷檢測研究國內(nèi)外現(xiàn)狀 3
1.2.1 基于二維圖像的缺陷檢測研究現(xiàn)狀 3
1.2.2 基于三維點(diǎn)云的缺陷檢測研究現(xiàn)狀 7
1.2.3 基于光度立體的缺陷檢測研究現(xiàn)狀 12
1.3 本書結(jié)構(gòu)及宗旨 15
參考文獻(xiàn) 17
二維圖像篇
第2章 人類視覺機(jī)制下的缺陷檢測 29
2.1 基于顯著性的板帶鋼缺陷檢測 29
2.1.1 基于多約束及改進(jìn)紋理特征的顯著性檢測算法 29
2.1.2 基于編碼–解碼殘差精細(xì)化網(wǎng)絡(luò)的顯著性檢測算法 52
2.2 基于顯著性的路面缺陷檢測 64
2.2.1 路面缺陷顯著性檢測網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì) 65
2.2.2 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練 71
2.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 72
2.3 基于注意力機(jī)制的缺陷檢測 78
2.3.1 脆性材料加工后表面質(zhì)量檢測 78
2.3.2 金屬成型過程中鋼板表面覆蓋油污檢測 89
2.3.3 脆性材料加工后亞表面損傷檢測 98
2.3.4 金屬材料加工后亞表面白層檢測 110
參考文獻(xiàn) 118
第3章 有限樣本下的缺陷檢測 126
3.1 有限樣本下鋼軌表面缺陷檢測 126
3.1.1 快速檢測 126
3.1.2 缺陷分割 140
3.2 有限樣本下紋理表面缺陷檢測 150
3.2.1 多級融合特征的監(jiān)督缺陷檢測算法研究 150
3.2.2 交替訓(xùn)練的半監(jiān)督缺陷分類算法研究 167
3.3 少樣本場景下金屬表面缺陷識別方法研究 186
3.3.1 基于雙原型自編碼器的半監(jiān)督異常檢測算法 186
3.3.2 基于最優(yōu)運(yùn)輸?shù)纳贅颖緢D像分類算法 198
3.3.3 基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的少樣本圖像分割算法 208
3.4 基于小樣本學(xué)習(xí)的路面缺陷分類 224
3.4.1 任務(wù)定義和描述 225
3.4.2 模型結(jié)構(gòu) 226
3.4.3 網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練 230
3.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 231
參考文獻(xiàn) 241
第4章 圖像級標(biāo)注下的缺陷檢測 250
4.1 基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的金屬表面缺陷定位檢測 250
4.1.1 基于特征激活圖的偽標(biāo)簽生成 250
4.1.2 表面缺陷檢測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與訓(xùn)練過程 251
4.1.3 回歸損失函數(shù)的選擇 252
4.1.4 正負(fù)樣本選擇機(jī)制的優(yōu)化 256
4.1.5 實(shí)驗(yàn)研究 257
4.2 基于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的鋼軌表面缺陷分割檢測 264
4.2.1 任務(wù)分析及解決方案 264
4.2.2 基于尺寸先驗(yàn)圖像級分割模型 265
4.2.3 數(shù)據(jù)集及評價(jià)指標(biāo) 268
4.2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 268
4.3 等效標(biāo)簽的弱監(jiān)督缺陷檢測算法研究 272
4.3.1 網(wǎng)絡(luò)EL-CAM 273
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 277
4.3.3 在缺陷檢測數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 279
4.3.4 在缺陷分類數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析 281
參考文獻(xiàn) 284
三維點(diǎn)云篇
第5章 結(jié)構(gòu)光下的缺陷檢測 289
5.1 基于Hg_Census變換的立體匹配方法 289
5.1.1 立體匹配方法的理論基礎(chǔ) 291
5.1.2 Hg_Census立體匹配方法 294
5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 302
5.2 多源融合匹配的三維重構(gòu) 308
5.2.1 三步相移輪廓測量原理 309
5.2.2 融合被動(dòng)匹配與主動(dòng)條紋的三維重構(gòu) 312
5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 317
參考文獻(xiàn) 324
光度立體篇
第6章 光度立體下的缺陷檢測 329
6.1 基于法線圖的復(fù)雜特征測定技術(shù) 329
6.1.1 復(fù)雜特征關(guān)鍵點(diǎn)回歸問題 329
6.1.2 復(fù)雜特征在線測量系統(tǒng)架構(gòu) 331
6.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 342
6.2 樣本受限的復(fù)雜特征測定技術(shù) 351
6.2.1 方法概述 351
6.2.2 域無關(guān)的自監(jiān)督學(xué)習(xí)框架 352
6.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 357
參考文獻(xiàn) 362
多模態(tài)融合篇
第7章 三維/二維融合的缺陷檢測 365
7.1 融合灰度和深度信息的板坯復(fù)雜表面ROI檢測 365
7.1.1 ROI檢測方法 367
7.1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 375
7.2 基于三維及彩色信息的鋼軌表面缺陷檢測 386
7.2.1 檢測算法 386
7.2.2 實(shí)驗(yàn)裝置 399
7.2.3 基于顯著性的鋼軌缺陷檢測 402
7.2.4 實(shí)驗(yàn)對比 405
參考文獻(xiàn) 411