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申请/专利权人：福建师范大学
摘要：本发明公开一种用于工业产品质量质控的图像异常检测方法，包括：步骤1，对输入的工业产品图像进行标准化处理，以适应后续的特征提取和重构过程；步骤2，将标准化处理后的原始输入图像映射为潜在特征图；步骤3，将潜在特征图转换为掩码向量，使用掩码向量对潜在特征图中的局部关键特征进行选择，并使用深度特征编码器对局部关键特征进行二次选择，提取具有代表性的局部关键特征；步骤4，利用局部关键特征进行图像重构，使用对抗训练的方式提升重构图像的质量；步骤5，根据原始输入图像与重构图像之间的差异得到异常分数，根据异常分数判定异常结果。本发明避免了异常数据被准确重构而导致无法有效区分异常数据的问题，提高了异常检测的精度。
主权项：1.一种用于工业产品质量质控的图像异常检测方法，其特征在于：其包括以下步骤：步骤1，对输入的工业产品图像进行标准化处理，以适应后续的特征提取和重构过程；步骤2，将标准化处理后的原始输入图像映射为潜在特征图；步骤3，将潜在特征图转换为掩码向量，使用掩码向量对潜在特征图中的局部关键特征进行选择，并使用深度特征编码器对局部关键特征进行二次选择，提取具有代表性的局部关键特征；步骤4，利用局部关键特征进行图像重构，使用对抗训练的方式提升重构图像的质量；步骤5，根据原始输入图像与重构图像之间的差异得到异常分数，根据异常分数判定异常结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 一种用于工业产品质量质控的图像异常检测方法
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