Abstract
تعتبر اكتشاف الشذوذ الصناعي مهمة مهمة للتصنيع الذكي نظرًا لأن العيوب يمكن أن تؤثر سلبًا على موثوقية المنتج. تعتمد الطرق الموجودة على التقطير المعرفي عمومًا على مدرس واحد، مما يحد من تنوع الميزات والمتانة. غالبًا ما تتطلب طرق متعددة المدرسين التوافق الصريح بين الميزات عبر معمارية الشبكات المختلفة، مما قد يؤدي إلى تضارب في المعاني وتقليل استجابات الشذوذ. نقترح تقطير متعدد المدرسين الضمني (IMTD) لاكتشاف الشذوذ الصناعي. يستخدم IMTD ثلاثة شبكات تعليمية مكملة، وهي ResNet18 وResNet34 وWide-ResNet50، لالتقاط تمثيلات النسيج والهيكل والمعاني من مساحات الميزات المختلفة. يتم إقران كل مدرس بمفكك شيفرات مستقل تم تدريبه فقط على العينات الطبيعية، مما يتيح نقل المعرفة الضمني دون التوافق بين المعمارية. يتم تقديم وحدة تجميع الاستجابة القصوى الواعية بالسلبيات الكاذبة (FN-MRA) كذلك للحفاظ على أقوى دليل على الشذوذ أثناء الدمج. تظهر التجارب على اكتشاف الشذوذ في MVTec (MVTec AD)، ومعيار الشذوذ المرئي (VisA)، ومجموعة بيانات عيوب الأجزاء المعدنية (MPDD) أن IMTD يتفوق باستمرار على أحدث الطرق في اكتشاف الشذوذ على مستوى الصورة وعلى مستوى البكسل. النتائج تثبت فعالية الجمع بين المدرسين المكملين، الإعادة البنائية الضمنية، وتجميع الاستجابة القصوى تحت ظروف ندرة الشذوذ.
Keywords
اكتشاف الشذوذ الصناعي؛ التقطير المعرفي؛ مجموعة متعددة المدرسين؛ إعادة البناء الضمنية؛ تجميع الاستجابة القصوى الواعية بالسلبيات الكاذبة (FN-MRA)
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website