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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 1,365 - 1,372 (8page)
- DOI
- 10.9717/kmms.2023.26.11.1365
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The industrial defect detection method based on deep learning can reduce the cost of traditional manual quality inspection and improve the efficiency of detection. Therefore, it plays an important part in intelligent manufacturing and has gradually become one of the emerging research hotspots in the field of computer vision. It is commonly used in various production and operation and maintenance scenarios such as unmanned quality inspection, intelligent patrol inspection, and quality control. In this paper, according to the detection requirements in reality, a deep image reconstruction network is constructed to realize intelligent quality detection of industrial products. In order to obtain more ideal results, corresponding tests and adjustments are carried out on the constructed network.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. DEEP IMAGE RECONSTRUCTION NETWORK
3. EXPERIMENT ANALYSIS
5. CONCLUSION
REFERENCE
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
V. Chandola, A. Banerjee, and V. Kumar, “Anomaly detection: a survey,” ACM Comput Surv, Vol. 41, No. 1, pp. 1-58, 2009.
P. Guansong, S. Chunhua, C. Longbing, and Van den H. Anton, “Deep Learning for Anomaly Detection: A Review,” ACM Computing Surveys, Vol. 54, No. 2, pp. 1-38, 2022.
B. Saikiran, K. Bhavya, L. Bo, and P.K. Varshney, “Anomalous Example Detection in Deep Learning: A Survey,” The 42nd IEEE Symposium on Security and Privacy Princeton, pp. 132330-132347, 2020.
R. Lukas, R.K. Jacob, A.V. Robert, M. Gregoire, S. Wojciech, K. Marius, G.D. Thomas, M. Klaus-Robeert, et al., “A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection,” Institute of Electrical and Electronics Engineers, Vol. 109, No. 1, pp. 756-795, 2021
D.M. Hawkins, Identification of Outliers, Chapman and Hall, 1980.
P. Guansong, S. Chunhua, C. Longbing, and Van den H. Anton, “Deep Learning for Anomaly Detection: A Review,” ACM Computing Surveys, Vol. 54, No. 2, pp. 1-38, 2022.
B. Saikiran, K. Bhavya, L. Bo, and P.K. Varshney, “Anomalous Example Detection in Deep Learning: A Survey,” The 42nd IEEE Symposium on Security and Privacy Princeton, pp. 132330-132347, 2020.
R. Lukas, R.K. Jacob, A.V. Robert, M. Gregoire, S. Wojciech, K. Marius, G.D. Thomas, M. Klaus-Robeert, et al., “A Unifying Review of Deep and Shallow Anomaly Detection,” Institute of Electrical and Electronics Engineers, Vol. 109, No. 1, pp. 756-795, 2021
D.M. Hawkins, Identification of Outliers, Chapman and Hall, 1980.
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