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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>注塑瓶檢測(cè)的半監(jiān)督深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型

      注塑瓶檢測(cè)的半監(jiān)督深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型

      2021-05-18 | pdf | 2.08 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　注塑瓶表面缺陷檢測(cè)是注塑成型工芑流程中的重要環(huán)節(jié)，但生產(chǎn)中存在缺陷的注塑瓶樣夲數(shù)量相對(duì)匱乏，使得應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行缺陷檢測(cè)時(shí)容易產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象。針對(duì)上述問題，文中提出并構(gòu)建一種半監(jiān)督（ Semi-supervised）深度卷積生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（ Deep Convolutional Generative Adversarial Network， DCGAN）模型。該模型首先使用HSⅤ（ Hue Saturation Vae）顏色空間轉(zhuǎn)換與大津算法（Otsu）對(duì)原始注塑瓶圖像進(jìn)行預(yù)處理得到訓(xùn)練集;然后鉏合學(xué)習(xí)任務(wù)，使得 DCGAN的無監(jiān)督判別器與注塑瓶表面缺陷檢測(cè)的監(jiān)督分類器共享卷積層參數(shù)，同時(shí)修改損失函數(shù)，在 DCGAN模型的 Wasserstein距離中加入交叉熵;最后使用Adam優(yōu)化器進(jìn)行模型訓(xùn)練。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表眀，該模型能夠準(zhǔn)確分辨具有缺陷的注塑瓶樣本，分類準(zhǔn)確率達(dá)到98.65%。與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及采用數(shù)據(jù)増強(qiáng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比，所提模型的分類準(zhǔn)確率更高，且較妤地避免了過擬合現(xiàn)象，能滿足注塑瓶生產(chǎn)中表面缺陷的自動(dòng)檢測(cè)需求。

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