基于背景-前景組成式建模的電路板異常檢測

摘要： 異常檢測的目標是檢測眾多正常樣本中的異常樣本.在大數(shù)據(jù)時代，如何將異常檢測應用于現(xiàn)實場景成為當下需要著重思考的問題之一.目前已有模型存在難以處理實際場景中遮擋、光照、色差等動態(tài)干擾，無法快速遷移應用場景等問題.基于此，提出了一種基于背景-前景組成式建模的深度學習模型，用于檢測電路板場景中的異常物體.首先通過特征提取網(wǎng)絡將輸入圖像重構(gòu)為不包含異常物體的干凈背景圖像，并通過跳層連接... （共16頁）