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融合先驗(yàn)知識(shí)推理的表面缺陷檢測(cè)

圖學(xué)學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù)： 11 2024-07-22
摘要： 當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的表面缺陷檢測(cè)方法主要側(cè)重于單獨(dú)識(shí)別缺陷實(shí)例，即僅從區(qū)域特征方面考慮缺陷檢測(cè)。然而，這種方法忽略了缺陷之間的高層關(guān)系，難免會(huì)出現(xiàn)缺陷檢測(cè)誤差。針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種融合先驗(yàn)知識(shí)推理的表面缺陷檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(PKR-Net)。PKR-Net主要由2個(gè)部分組成，即顯性知識(shí)推理模塊(EKRM)和隱性知識(shí)推理模塊(IKRM)。EKRM通過(guò)構(gòu)建顯性關(guān)系圖(ERG)來(lái)捕獲數(shù)據(jù)集... （共11頁(yè)）

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