缺陷检测中的分类、检测与分割网络

前言

根据缺陷检测的三个阶段其方法大致可以分为三类分别是分类网络、检测网络、分割网络。

1. 分类网络

由于CNN强大的特征提取能力, 采用基于CNN的分类网络目前已成为表面缺陷分类中最常用的模式一般来说,现有表面缺陷分类的网络常常采用计算机视觉中现成的网络结构, 包括AlexNet, VGG, GoogLeNet,ResNet, DenseNet, SENet, ShuteNet,MobileNet等。利用分类网络结合上滑动窗口的方式可以实现缺陷的定位。

论文： Deep learning-based crack damage detection using convolutional neural networks

检测对象： 混凝土裂缝

主要方法： 最早采用基于滑动窗口的CNN分类网络实现了裂纹表面缺陷定位, 两种滑动窗口冗余路径结合实现图像全覆盖, 如图所示, 图中(a)为滑动窗口路径示意图, 图中(b)为裂纹定位的结果图。

论文： A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product quality control

检测对象： 布匹缺陷